误差逆传播算法

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

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,

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland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

BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络。发展背景 在人工神经网络的发展历史上,感知机(Multilayer Perceptron,ML

第三章 神经网络的初期模型与基本算法 3.1感知机模型与感知机学习规则 3.2感知机的局限性 3.3自适应线性神经网络 3.4自适应线性神经网络的应用举例 第四章 多阶层神经网络与误差逆传播算法 4.1多阶层网络与误差逆传播算法的提出

bp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。外文名 Back Propagation 缩写 BP 提出时间 1986年 提出人 Rumelhart和McCelland(为首) 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

5.3 误差逆传播算法 101 5.4 全局最小与局部极小 106 5.5 其他常见神经网络 108 5.5.1 RBF网络 108 5.5.2 ART网络 108 5.5.3 SOM网络 109 5.5.4 级联相关网络 110 5.5.5 Elman网络 111 5.5.6 Boltzmann机 111

BP( Back Propagation) 神经网络是一种神经网络学习算法,由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络,中间层可扩展为多层。BP神经网络是一种误差逆向传播算法,采用梯度下降法作为其学习规则,网络的权值和阈值是不断地通过方向传播

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