(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)->输出层注1:若输出层实际输出与期望输出(教师信号)不符,则转入2)(误差反向传播过程)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...
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，...
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算法的基本思想是，学习过程包括两个过程：信号前向传播和误差后向传播。（1）前向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层。（2）错误反向传播:输出错误(某种形式)->隐藏层(逐层)->输入层。BP算法基本介绍：多层隐含层前馈网络可以极大地提高神经网络的分类能力，但长期以来一直没有提出...
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。
反向传播算法。根据查询豆丁网得知：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，是指反向传播算法，用来训练人工神经网络的常见方法。
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...