PSO-BP神经网络回归预测(多输入多输出)算法是一种结合粒子群优化算法(PSO)和反向传播(BP)神经网络的混合算法。该算法的原理如下: 数据预处理:在进行PSO-BP神经网络回归预测之前,需要对数据进行预处理,包括数据清洗、特征选择和数据归一化等步骤。 初始化神经网络:首先需要初始化神经网络的结构和初始权值。神经网络可以...
第𝑙 层的误差项可以通过第𝑙 + 1层的误差项计算得到,这就是误差的反向传播(BackPropagation,BP)。 反向传播算法的含义:第 𝑙 层的一个神经的误差项(或敏感性)是所有与该神经元相连的第 𝑙 + 1 层的神经元的误差项的权重和.然后,再乘上该神经元激活函数的梯度。 因此,损失函数ℒ() 关于第𝑙 ...