bp神经网络用啥算法？
自己找个例子算一下，推导一下，这个回答起来比较复杂
神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法，优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数的过程，Fluid中的优化算法可参考优化器。
在网络的训练过程中，梯度计算分为两个步骤：前向计算与反向传播。
前向计算会根据您搭建的网络结构，将输入单元的状态传递到输出单元。
反向传播借助链式法则，计算两个或两个以上复合函数的导数，将输出单元的梯度反向传播回输入单元，根据计算出的梯度，调整网络的可学习参数。
BP算法
隐层的引入使网络具有很大的潜力。但正像Mi
BP神经网络用什么软件可以实现
试试迈实神经网络，可进行bp和级联网络求解
想做出预测，主要看你的数据能不能看出其中的规律。比如现在我给你 0， 1， 2，3 和 1, 2, 4, 8.四个点就能很简单的看出对应关系，第二组数是以2为底数，以第一组数为幂的规律。
如果你的数据具有非常复杂的对应关系，比如现在你分类到博彩类，用神经网络理论上讲是可以预测的的，很多人发了论文，讲怎么用神经网络预测双色球什么的。实际上效果并不是非常理想。因为内在规律太复杂，有限的数据无法透彻的归纳出来到底数据怎么变化。这种情况下，纵使你又几千
matlab神经网络工具箱，会比自己写的遗传算法优化bp神经网络好用嘛？
1、遗传算法优化BP神经网络是指优化神经网络的参数； 2、因此，对训练时间没有影响。
看来没人啊
