【概念】详细介绍：什么是BP神经网络？(Sigmoid 激活函数，再次介绍) || 感受野 || 前向传播 和 反向传播
admin
2024-01-19 16:18:23
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目录
- 一、什么是 BP神经网络？
- 1、概述
- 2.1、什么是 BP神经网络？（介绍1）
- 2.2、什么是 BP神经网络？（介绍2）
- 二、感受野
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)和输出层(output layer)。 -------摘自百度百科
传统的 BP算法简述
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