BP神经网络算法步骤.doc
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2022-06-20
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传统的 BP 算法简述
BP 算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是: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.具体步骤如下：
（1)初始化,随机给定各连接权[w],［v]及阀值 θi,rt。
（2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出
（3)计算新的连接权及阀值，计算公式如下：
（4）选取下一个输入模式对返回第 2 步反复训练直到网络设输出误差达到
要求结束训练。
第一步,网络初始化
给各连接权值分别赋一个区间（—1，1）内的随机数，设定误差函数 e，给定
计算精度值 和最大学习次数 M。
第二步，随机选取第 k 个输入样本及对应期望输出
第三步,计算隐含层各神经元的输入和输出
第四步，利用网络期望输出和实际输出,计算误差函数对输出层的各神经元的偏
导数
第五步,利用隐含层到输出层的连接权值、输出层的 和隐含层的输出计算
误差函数对隐含层各神经元的偏导数
第六步,利用输出层各神经元的 和隐含层各神经元的输出来修正连接权值
第七步,利用隐含层各神经元的 和输入层各神经元的输入修正连接权。
第八步,计算全局误差
第九步，判断网络误差是否满足要求。当误差达到预设精度或学习次数大于设
定的最大次数,则结束算法。否则，选取下一个学习样本及对应的期望输出,返回
到第三步,进入下一轮学习。
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