bp神经网络 csdn（bp神经网络算法介绍）
发布日期：2024-02-05 00:10:19
导读 大家好，小乐来为大家解答以下的问题，bp神经网络 csdn，bp神经网络算法介绍很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！1、BP（Back Propa...
大家好，小乐来为大家解答以下的问题，bp神经网络 csdn，bp神经网络算法介绍很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
1、BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
2、BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的，是通过任意选定一组权值，将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。
本文到此结束，希望对你有所帮助。
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