BP 网络的学习规则
权值和阈值的调节规则采用误差反向传播算法 (back propagation). 反向
传播算法分二步进行,即正向传播和反向传播。
1 .正向传播
输入的样本从输入层经过隐单元一层一层进行处理,通过所有的隐
层之后,则传向输出层;在逐层处理的过程中,每一层神经元的状态只
对下一层神经元的状态产生影响。在输出层把现行输出和期望输出进行
比较,如果现行输出不等于期望输出,则进入反向传播过程。
2 .反向传播
反向传播时,把误差信号按原来正向传播的通路反向传回,并对每
个隐层的各个神经元的权系数进行修改,以望误差信号趋向最小。
BP 算法实质是求取误差函数的最小值问题。这种算法采用非线性规划中的最速
下降方法,按误差函数的负梯度方向修改权系数。
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