(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(反向传播算法)由Rumelhart, Hinton和Williams于1986年提出[1],是神经网络的通用训练算法。BP算法的基础是基于梯度下降的误差函数优化,因为利用了神经网络的层次结构,显著提高了计算效率。BP算法的提出为构造复杂神经网络提供了可能,如果没有BP算法,深度学习很难发展成今天的样子。 图1:一个用于宠物分类的神经网...
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。
答:误差反向传播的BP算法简称BP算法,就是有导师的学习,其基本思想就是梯度下降法。它采用梯度搜索技术,以使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值为最小。学习的过程由正向传播与反向传播组成,在正向过程中,输入信息由输入层经隐层逐层处理,并传向输出层,每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态,如果在输...
大数据分析BP算法是一种基于反向传播(Backpropagation)的神经网络训练方法。其核心观点包括:误差反向传播、梯度下降、权重更新、迭代训练。误差反向传播是其核心,它通过计算预测输出与实际输出的误差并将其反向传播至输入层,从而调整各层的权重和偏置来最小化误差。这个过程需要多次迭代训练,以便神经网络能够逐步逼近最佳解...
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(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 – ...
误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法是一种训练多层神经网络的方法。其核心思想在于，通过信号的正向传播与误差的反向传播两个步骤来实现学习过程。在正向传播阶段，输入样本首先经过输入层，然后依次通过各隐层（进行一系列处理），最终达到输出层。如果输出层的实际输出与期望输出（即教师信号）...