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bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法介紹 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡介

1、BP（Back Propagation）網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出 ， 是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò) ， 是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一 。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程 。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法 ， 通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小 。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer) 。
【bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法介紹 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡介】2、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上提出的，是通過任意選定一組權(quán)值，將給定的目標(biāo)輸出直接作為線性方程的代數(shù)和來建立線性方程組，解得待求權(quán) ， 不存在傳統(tǒng)方法的局部極小及收斂速度慢的問題，且更易理解 。

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