bp神經網絡算法介紹（bp神經網絡算法簡介）

2022-05-12 07:00:22 編輯：桑生宏來源：

導讀大家好，小帥來為大家解答以上問題。bp神經網絡算法介紹，bp神經網絡算法簡介很多人還不知道，現在讓我們一起來看看吧！ 1、反向傳播(BP)網

大家好，小帥來為大家解答以上問題。bp神經網絡算法介紹，bp神經網絡算法簡介很多人還不知道，現在讓我們一起來看看吧！

1、反向傳播(BP)網絡是由Rumelhart和McCelland領導的一組科學家于1986年提出的。它是用誤差反向傳播算法訓練的多層前饋網絡，是應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡可以學習和存儲大量的輸入輸出模式之間的映射關系，而不需要事先揭示描述這種映射關系的數學方程。其學習規(guī)則是利用最速下降法，通過反向傳播不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小。BP神經網絡模型的拓撲結構包括輸入層、隱含層和輸出層。

2、 BP神經網絡算法是在現有BP神經網絡算法的基礎上提出的。它是通過任意選取一組權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和，從而得到待求解的權重。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。

本文到此結束，希望對大家有所幫助。

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