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      標簽　>　BP神經網絡

      BP神經網絡

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      BP（back propagation）神經網絡是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡。

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      BP神經網絡簡介

      　　人工神經網絡無需事先確定輸入輸出之間映射關系的數學方程，僅通過自身的訓練，學習某種規則，在給定輸入值時得到最接近期望輸出值的結果。作為一種智能信息處理系統，人工神經網絡實現其功能的核心是算法。BP神經網絡是一種按誤差反向傳播（簡稱誤差反傳）訓練的多層前饋網絡，其算法稱為BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技術，以期使網絡的實際輸出值和期望輸出值的誤差均方差為最小。

      BP神經網絡百科

      　　BP（back propagation）神經網絡是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡。

      　　基本原理

      　　人工神經網絡無需事先確定輸入輸出之間映射關系的數學方程，僅通過自身的訓練，學習某種規則，在給定輸入值時得到最接近期望輸出值的結果。作為一種智能信息處理系統，人工神經網絡實現其功能的核心是算法。BP神經網絡是一種按誤差反向傳播（簡稱誤差反傳）訓練的多層前饋網絡，其算法稱為BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技術，以期使網絡的實際輸出值和期望輸出值的誤差均方差為最小。

      　　基本BP算法包括信號的前向傳播和誤差的反向傳播兩個過程。即計算誤差輸出時按從輸入到輸出的方向進行，而調整權值和閾值則從輸出到輸入的方向進行。正向傳播時，輸入信號通過隱含層作用于輸出節點，經過非線性變換，產生輸出信號，若實際輸出與期望輸出不相符，則轉入誤差的反向傳播過程。誤差反傳是將輸出誤差通過隱含層向輸入層逐層反傳，并將誤差分攤給各層所有單元，以從各層獲得的誤差信號作為調整各單元權值的依據。通過調整輸入節點與隱層節點的聯接強度和隱層節點與輸出節點的聯接強度以及閾值，使誤差沿梯度方向下降，經過反復學習訓練，確定與最小誤差相對應的網絡參數（權值和閾值），訓練即告停止。此時經過訓練的神經網絡即能對類似樣本的輸入信息，自行處理輸出誤差最小的經過非線形轉換的信息。

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