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1原创 浅谈BP神经网络
BP神经网络是一种多层前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成，广泛应用于回归、分类和模式识别等问题。其核心在于通过激活函数引入非线性因素，常用的激活函数包括ReLU、LeakyReLU、Sigmoid和Tanh。神经网络通过正向传播计算输出值，利用权重和偏置参数调整输入数据。当输出与预期不符时，采用反向传播算法，通过梯度下降法迭代优化参数，最小化损失函数。梯度下降通过计算损失函数对各参数的偏导数（梯度），沿梯度的反方向调整参数，逐步逼近最优解。这一过程结合链式法则，实现了从输出层到输入层的误差反向传递，
2025-08-29 11:55:36
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