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BP 神经网络的基本原理
BP(Back Propagation)网络是 1986 年由 Rinehart 和McClelland 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,是目前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,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP 神经网络模型拓扑结
构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)(如图 5.2 所示)。
BP 神经元
图 5.3 给出了第
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