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BP神经网络详解-最好的版本

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BP神经网络详解-最好的版本

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BP 神经网络模型与学习算法

概述



Rumelhart ， McClelland 于 1985 年提出了 BP 网络的误

差反向后传 BP(Back Propagation) 学习算法



BP 算法基本原理



利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，

再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反

传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。

J. McClelland

David Rum

elhart

BP 神经网络模型



三层 BP 网络

BP 神经网络模型



激活函数



必须处处可导

一般都使用 S 型函数



使用 S 型激活函数时 BP 网络输入与输出关系



输入



输出

1 1 2 2

...

n n

net x w x w x w   

f ( )

1 e

net

y net



 



BP 神经网络模型



输出的导数

1 1

f '( ) (1 )

1 e (1 e )

-net net

net y y



   

 



根据 S 型激活函数的图形可知 , 对神经网络进行训练，应该将 net 的

值尽量控制在收敛比较快的范围内

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