声明:仅学习使用~
Don’t judge it. Just feel it.
一、什么是 BP神经网络?
1、概述
BP
(Back Propagation
)网络是1986年由Rumelhart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