BP人工神经网络是目前最为流行的神经网络模型之一。该网络是前向反馈网络,信号由输入层逐层流向输出层,得到输出的结果,最后用真实的输出结果和得到的输出结果比较出误差,根据误差从后向前的逐层修改权值。通过多次的修改最后使得网络精度达到设定值。其中网络的拓扑结构包括:输入层、隐含层及输出层。
本文介绍了BP人工神经网络的基本原理及工作流程。BP网络是一种前馈型网络,通过信号从前向后传播并根据真实输出与预测输出之间的误差进行权值调整。网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。
BP人工神经网络是目前最为流行的神经网络模型之一。该网络是前向反馈网络,信号由输入层逐层流向输出层,得到输出的结果,最后用真实的输出结果和得到的输出结果比较出误差,根据误差从后向前的逐层修改权值。通过多次的修改最后使得网络精度达到设定值。其中网络的拓扑结构包括:输入层、隐含层及输出层。
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