反向传播算法

反向传播算法,简称BP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

误差反向传播算法是用于多层神经网络训练的著名算法,有理论依据坚实、推导过程严谨、物理概念清楚、通用性强等优点。但是,人们在使用中发现BP算法存在收敛速度缓慢、易陷入局部极小等缺点。 BP算法的基本思想是,学习过程由信号的正向传播与

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。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法,人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。原理 BP算法由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。正向传播时,

误差逆传播算法(backpropagation BP算法)是迄今最成功的的神经网络算法。显示任务中使用神经网络时,大多是在使用BP算法进行训练。不仅适用于多层前馈神经网络,还可以用于其他类型的神经网络,训练递归。算法总结 先将输入实例提供给输入层

反向传播模型是一种多层前馈神经元网络的学习算法。反向传播模型(back propagation model)亦称BP算法一种多层前馈神经元网络的学习算法. 由鲁梅哈特(Rumelhart , D.)等人于1985年提出. 这个模型含有输人节点、输出节点及一层或多层隐节点

每一次权值和偏差的变化都与网络误差的影响成正比,并以反向传播的方式传递到每一层。BP算法是由两部分组成:信息的正向传递与误差的反向传播在正向传播过程中,输入信息从输入经隐含层逐层计算传向输出层,每一层神经元的状态只影响下一

尤其误差反向传播算法(Error Back-propagation Training,简称BP网络)可以逼近任意连续函数,具有很强的非线性映射能力,而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定,灵活性很大,所以它在许多应用领域

正向传播算法,也叫前向传播算法,顾名思义,是由前往后进行的一个算法。介绍 最开始,我们会初始化一组 的取值,并且选定一个激活函数,为了后面的方便,我们假设选定sigmoid函数作为激活函数,其函数形式为: 并且它的导数为 。

BP(Back Propagation)算法又称为误差 反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理

Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差反向传播算法(Error Back Propagation Training),简称BP,系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题,并在数学上给出了完整推导。人们把采用这种算法进行误差校正的

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