BP網絡是什么

大家好，小編為大家解答bp神經網絡是什么網絡的問題。很多人還不知道bp網絡的優點是什么，現在讓我們一起來看看吧！

網絡用語bp是什么意思

網絡用語bp是擺拍的意思，這是屬于一種拍照的專用技術用語，擺拍的照片其實既有褒義詞也有貶義詞的意味。

如果說一個視頻里的內容被說成是擺拍的，那么這種并不是夸贊的意思，一般就是指不真實，故意而為之。但是如果是像朋友圈那種日常照片，擺拍拍得很好看的，這種夸贊就是褒義的。所以擺拍具體是什么意味，還是需要根據具體的語境去判斷。bp這個網絡用語其實挺火的，所以一般說擺拍還是有很多人懂它的意思的。

bp是什么?

電子游戲競技里的一種專業比賽術語。

b指的是ban，p指的是pick，對于不同游戲，會引申到不同的細節含義，一般是禁止和選擇。

在電子游戲競技中，bp是一種戰略意義上的博弈，通過好的bp，能獲得優勢的贏面。

ban：

一、如果對手隊伍中有一名選手對某個英雄非常擅長，對手拿到后將會對自己隊伍產生非常大的威脅或者在比賽中很難以處理，那么這個英雄就必定要Ban。

二、對手有一套非常擅長的戰術體系自己暫時還不能破解這套戰術，然后知道某個英雄是他們那個戰術的核心，那么Ban掉這個英雄就可以破掉對手的那套戰術。

三、針對某個選手的英雄池來Ban人，如果對手隊伍中有個選手存在英雄池太淺這個明顯短板問題，Ban掉那名選手僅僅能用的那幾個英雄，這也等于廢掉了對手一根手指。

四、當前比賽版本最強勢可以扭轉比賽局勢的英雄，這種不用說一定要Ban。

五、Ban人時候故意放出某個英雄，然后誘惑對手先搶，但是自己Ban掉這個英雄最好搭配的英雄，或者Pick的時候再來進行針對。

pick：

進入Pick階段，藍色方隊伍擁有優先首選權，那么無論是任何一支隊伍在藍色方都會首先選擇自己最心儀的那個英雄，也就是比賽版本最強勢未被Ban掉的TOP1英雄。

接下來紅色方首選的兩個英雄是對手首選其他四個位置當中的兩個最佳選擇的英雄，這四個位置中的英雄如果有一個位置是可以搭配對方首選的英雄，那么一定要先拿到自己手中不能給對手接下來拿到，比如像ADC和輔助這兩個位置復仇之矛和牛頭的搭配，或者中野聯動的關鍵搭配。

藍色方第二選一般會是先選擇拿打野和輔助，因為這個兩個點拿出來不會暴露太多自己之后戰術上的東西，而對手接下來第二選必將暴露出他們完整大致的戰術形態。

而紅色方第二選一般不會先選擇中單這個位置，而是選擇Counter對手已經暴露的位置，或者選擇兩個同類型的英雄放出一個煙霧彈讓對手分不清自己是用來打什么位置。

第三選，藍色方將會根據對方四個已經選擇的英雄來做出自己大致的判斷，然后選擇自己有信心可以拿出的一套陣容，而紅色方第三選一般情況下是Counter對手中單的位置。

bp神經網絡

BP（Back Propagation）網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小。BP神經網絡模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。

人工神經網絡就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在于信息的分布式存儲和并行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網絡系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。

人工神經網絡首先要以一定的學習準則進行學習，然后才能工作。現以人工神經網絡對手寫“A”、“B”兩個字母的識別為例進行說明，規定當“A”輸入網絡時，應該輸出“1”，而當輸入為“B”時，輸出為“0”。

所以網絡學習的準則應該是：如果網絡作出錯誤的的判決，則通過網絡的學習，應使得網絡減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網絡的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將“A”所對應的圖象模式輸入給網絡，網絡將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網絡的輸出。在此情況下，網絡輸出為“1”和“0”的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為“1”(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網絡再次遇到“A”模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。

如果輸出為“0”(即結果錯誤)，則把網絡連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在于使網絡下次再遇到“A”模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網絡輪番輸入若干個手寫字母“A”、“B”后，經過網絡按以上學習方法進行若干次學習后，網絡判斷的正確率將大大提高。這說明網絡對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網絡的各個連接權值上。當網絡再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、準確的判斷和識別。一般說來，網絡中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。

如圖所示拓撲結構的單隱層前饋網絡，一般稱為三層前饋網或三層感知器，即：輸入層、中間層（也稱隱層）和輸出層。它的特點是：各層神經元僅與相鄰層神經元之間相互全連接，同層內神經元之間無連接，各層神經元之間無反饋連接，構成具有層次結構的前饋型神經網絡系統。單計算層前饋神經網絡只能求解線性可分問題，能夠求解非線性問題的網絡必須是具有隱層的多層神經網絡。

神經網絡的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。主要的研究工作集中在以下幾個方面：

（1）生物原型研究。從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等生物科學方面研究神經細胞、神經網絡、神經系統的生物原型結構及其功能機理。

（2）建立理論模型。根據生物原型的研究，建立神經元、神經網絡的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。

（3）網絡模型與算法研究。在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網絡模型，以實現計算機模擬或準備制作硬件，包括網絡學習算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。

（4）人工神經網絡應用系統。在網絡模型與算法研究的基礎上，利用人工神經網絡組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、制成機器人等等。

縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網絡的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。

神經網絡可以用作分類、聚類、預測等。神經網絡需要有一定量的歷史數據，通過歷史數據的訓練，網絡可以學習到數據中隱含的知識。在你的問題中，首先要找到某些問題的一些特征，以及對應的評價數據，用這些數據來訓練神經網絡。

雖然BP網絡得到了廣泛的應用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下幾個方面的問題。

首先，由于學習速率是固定的，因此網絡的收斂速度慢，需要較長的訓練時間。對于一些復雜問題，BP算法需要的訓練時間可能非常長，這主要是由于學習速率太小造成的，可采用變化的學習速率或自適應的學習速率加以改進。

其次，BP算法可以使權值收斂到某個值，但并不保證其為誤差平面的全局最小值，這是因為采用梯度下降法可能產生一個局部最小值。對于這個問題，可以采用附加動量法來解決。

再次，網絡隱含層的層數和單元數的選擇尚無理論上的指導，一般是根據經驗或者通過反復實驗確定。因此，網絡往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了網絡學習的負擔。

最后，網絡的學習和記憶具有不穩定性。也就是說，如果增加了學習樣本，訓練好的網絡就需要從頭開始訓練，對于以前的權值和閾值是沒有記憶的。但是可以將預測、分類或聚類做的比較好的權值保存。

什么是BP神經網絡？

BP算法的基本思想是：學習過程由信號正向傳播與誤差的反向回傳兩個部分組成；正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經各隱層依次逐層處理，傳向輸出層，若輸出層輸出與期望不符，則將誤差作為調整信號逐層反向回傳，對神經元之間的連接權矩陣做出處理，使誤差減小。經反復學習，最終使誤差減小到可接受的范圍。具體步驟如下：

1、從訓練集中取出某一樣本，把信息輸入網絡中。

2、通過各節點間的連接情況正向逐層處理后，得到神經網絡的實際輸出。

3、計算網絡實際輸出與期望輸出的誤差。

4、將誤差逐層反向回傳至之前各層，并按一定原則將誤差信號加載到連接權值上，使整個神經網絡的連接權值向誤差減小的方向轉化。

5、対訓練集中每一個輸入—輸出樣本對重復以上步驟，直到整個訓練樣本集的誤差減小到符合要求為止。

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