(1)BP算法又名“误差反向传播算法”, 实质是梯度下降法,即以神经网络期望的输出和网络实际输出之间的误差平方作为学习的目标函数,根据使其最小化的原则来调整网络的权值。(2)整个处理过程分为两个阶段。第一个阶段是从BP网络的输入层开始逐层向前计算,根据输入样本计算出各层的输出,最终求出网络输出层的输出,这...
BP算法(即反向传播法)的基本思想是:学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。 1)正向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层 2)误差反向传播:输出误差(某种形式)->隐层(逐层)->输入层 其主要目的是通过将输出误差反传,将误差分摊给各层所有单元,从而获得各层单元的误差信号,进而...
BP算法(即误差反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，...
3. BP算法 图3:BP算法从最后一层开始计算E对权重的偏导数 梯度下降法为神经网络的权重学习提供了基础框架,但是求解误差函数E对每个权重wi的偏导数还是一个浩大的工程,特别是对多层神经网络,每一条边都有大量路径和输出相关联,这意味着计算E对某一权重wi的偏导数时需要考虑大量可能的关联路径。
BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化,随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi,rt。
BP算法(Backpropagation Algorithm)是指梯度下降算法,有一种经典的叫做Back Propagation(BP),其主要思想是将大问题层层分解,每一个隐层构建一个最小平方误差函数,利用极小平方和法找到完成整个误差函数的参数,以达到最小误差目的。 一般的 BP 算法,包括以下几个步骤: 1、计算输出层的误差:误差 = 目标输出 – ...
BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则...
BP算法是一种监督学习算法，其主要步骤包括：首先初始化网络权重和阈值，然后通过输入学习样本，计算各层单元输出，接着计算误差并调整权重和阈值。具体而言，通过反向传播计算各层的校正误差，再利用学习系数更新权重和阈值，直至网络输出误差满足要求。传统的BP算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小的问题。为了...
BP算法的训练过程主要包括信号的正向传播与误差的反向传播两个阶段。在正向传播阶段，输入样本从输入层传递至输出层，期间经过各隐层进行处理。一旦发现输出层的预测结果与期望输出不符，算法将转入误差反向传播阶段，将误差以某种形式反向传递回各层。误差信号被用来调整各层单元的权值，以期达到降低网络输出...