【導(dǎo)讀】BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要函數(shù)和基本功能。改進的BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。Rumelhart,McClelland于1985年提出了BP網(wǎng)絡(luò)的誤差。利用輸出后的誤差來估計輸出層的直接前導(dǎo)層的誤差,反傳下去,就獲得了所有其他各層的誤差估計。神經(jīng)元用節(jié)點表示,網(wǎng)絡(luò)由輸。前層節(jié)點至后層節(jié)點通。值,所以常稱BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是梯度下降法在多層前饋網(wǎng)中的應(yīng)用。習(xí)算法的進一步推廣。信號的正向傳播誤差的反向傳播。判斷是否轉(zhuǎn)入反向傳播階段:。第一步,網(wǎng)絡(luò)初始化。第二步,隨機選取第個輸入樣本及對應(yīng)期望。第五步,利用隱含層到輸出層的連接權(quán)值、輸