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

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1、 反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)是由Rumelhart和McCelland領(lǐng)導(dǎo)的一組科學(xué)家于1986年提出的。它是用誤差反向傳播算法訓(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)可以學(xué)習(xí)和存儲大量的輸入輸出模式之間的映射關(guān)系，而不需要事先揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。其學(xué)習(xí)規(guī)則是利用最速下降法，通過反向傳播不斷調(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)模型的拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層。

2、 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是在現(xiàn)有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上提出的。它是通過任意選取一組權(quán)重建立一組線性方程組，直接把給定的目標輸出作為線性方程組的代數(shù)和，從而得到待求解的權(quán)重。沒有傳統(tǒng)方法的局部極小和收斂速度慢的問題，更容易理解。

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