BP神经网络模型及算法推导
一，什么是BP "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 ...
原文：BP神经网络模型
. BP神经网络模型 Backpropagation Neural Networks 采用非线性激活函数，Sigmoid函数。 三个层次：输入层 Input Layer ,隐藏层 Hidden Layer 和输出层 Output layer ，就好比神经网络的各个神经元具有不同功能一样。 输入层：负责接收外界刺激，即外部数据。 隐藏层：又叫可多层，负责增加计算能力，以解决困难问题。但隐藏层神经元 ...
2020-07-05 15:38 0 1469 推荐指数：
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