bp神经网络的学习

最新推荐文章于 2025-05-16 12:55:39 发布
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#神经网络 #学习 #深度学习

本文详细介绍了BP神经网络的工作原理，强调了正向传播和反向误差传播的过程。通过实例展示了输入样本如何通过网络，并利用反向传播算法调整权重和偏置，以减小输出层与期望输出的误差。最终，当误差低于预设阈值时，训练完成。文章还包含了误差计算和权重更新的步骤，揭示了神经网络学习和优化的基本机制。

BP神经网络主要的是信号的正向传播和反向误差传播

主要形式为输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。

BP神经网络的推导

如图所示赋初值

则heth1=w1*i1+w2*i2+b1*1

    heth2=w1*i1+w2*i2+b2*1

则outh1==0.59326992

同理 outh2 =0.59884378

neto1=w5*outh1+w6*outh2+b2*1=1.105905967

outo1=0.75136507

outo2=0.772928465

反向计算

总误差=

得误差e1=0.274811083

e2=0.023560026

e总=0.298371109

 

 计算

 

 

 得

 其他权重同理

 

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