摘要:
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)。在模拟过程中收集系统所产生的误差,通过误差反传,然后调整权值大小,通过该不断迭代更新,最后使得模型趋于整体最优化(这是一个循环,我们在训练神经网络的时候是要不断的去重复这个过程的)。 阅读全文