BP算法是由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。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。原理 BP算法由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层进入网络，经隐层逐层传递至输出层，如果输出层的实际输出与期望...
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...
BP神经网络算法介绍：一种基于反向传播的多层前馈神经网络学习算法。BP神经网络算法，全称为反向传播神经网络算法，是一种在多层前馈神经网络中应用的学习算法。其核心是通过反向传播的方式，调整神经网络的参数，使得网络能够学习到输入与输出之间的映射关系。这种算法广泛应用于模式识别、图像处理、语音识别等领...
通过上面的步骤我们可以计算出一个样本的权重矩阵以及偏置项的梯度,我们将每个样本代入得到∂Ei∂Wl,∂Ei∂bl使用梯度下降算法进行梯度更新: Wl=Wl−ηm∑i=1m∂Ei∂Wl bl=bl−ηm∑i=1m∂Ei∂bl 总结 我们训练BP神经网络的步骤如下: 初始化Wl,bl 前向传播计算zl,al 反向传播计算δl和Wl...
BP神经网络算法是一种常用的机器学习算法,其全称为反向传播神经网络算法。它基于感知机模型发展而来,通过多层神经元节点的连接和权重调整来实现数据的分类和预测。BP神经网络算法主要由前向传播和反向传播两个步骤组成。 在前向传播阶段,输入数据通过各个神经元节点进行处理和转换,信息流向输出层。在此过程中,每个神经元...
介绍了一种基于改进的粒子群算法BP神经网络(IBPPSO)来预测天气情况。粒子群算法BP神经网络(BPPSO)弥补了BP神经网络迭代次数多,运算速度慢的缺点。粒子群算法中学习因子(c1、c2)、惯性权重(w)设定为常数,实际情况下,c1、c2、w随迭代次数而变化。文章对粒子群算法进行适当改进,对最佳位置的搜索从全局的大范围渐渐向...
BP算法是目前应用最为广泛的神经网络学习算法,但原始算法收敛速率慢,训练过程易陷入局部极小值以及隐层节点数选择困难。针对这些问题提出了不少改进措施,文中提出了一种改进的BP神经网络算法,在BP算法基础上,从训练算法着手,通过误差的变化趋势,动态调整权值以提高网络的收敛速率;通过数学推导,从理论上验证了该算法的...
《BP神经网络在线学习算法的确定型收敛性》是依托大连理工大学,由吴微担任醒目负责人的面上项目。项目摘要 本项目考虑人工神经网络权值学习中广泛使用的在线梯度法的收敛性,这是神经网络研究对计算数学提出的一个新课题．在上一个自然科学基金项目中，我们研究了不带隐层的前馈网络，给出了一系列确定型收敛性结果。本...