常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
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3 人工神经网络模型 BP 神经网络（Back Propagation Neural Networks，BPNN）是 目前最成熟，应用最广泛的ANN 之一，最基本的是三层前馈网 络。包括输入层、隐含层和输出层。
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倒传递神经网路（Back propagation Neural Network）是目前类神经网路 模式中最具代表性应用最普遍的演算法，属于具有学习过程 8 的多层前受式 （feed-forward）的监督式学习网路，是...
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Back-Propagation neural network BP神经网络 ; 和反向传播神经网络
three layered back-propagation neural network 层反馈神经网络
modified back-propagation neural network 改良反传人工神经网络
Bayesian regularized back-propagation neural network 神经网络
back propagation neural network model 反向传播神经网络模型
error back-propagation neural network 误差反向传播神经网络
error back propagation neural network 误差反向传播神经网络
A classical Back Propagation Neural Network (BP NN) has been developed to solve the same problem for comparison.
并应用传统的BP神经网络解决同样的问题以进行比较。
The method and steps of BP (Back Propagation) neural network for recognizing and forecasting power load in batch data processing of chronological sequence is presented.
介绍了在批量处理时间序列情况下，BP神经网络辨识预测电力负荷的方法和步骤。
With the implicit function relation, BP (Back Propagation) neural network can easily realize the mapping between input data and output data.
通过找出其隐式函数关系，误差反向传播神经网络可以实现输入和输出间的任意映射。
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