机器学习BP神经网络

姓名：李宁   学号：19021110351

 转载自  https://blog.csdn.net/jodie123456/article/details/90704791

【嵌牛导读】 近年来机器学习大火，BP神经网络在机器学习方面有着重要的应用，特别是在图像处理方面。下面介绍                          简单的介绍BP神经网络 。

【嵌牛鼻子】 机器学习，BP神经网络。

【嵌牛提问】 BP神经网络的思想 ？

【嵌牛正文】

1.BP神经网络的思想：

BP 神经网络的基本思想就是根据梯度下降法不断更新，输入，输出权值得到的模型。

BP(back propagation)神经网络是非线性不确定性数学模型，是一种具有连续传递函数的多层前馈人工神经网络，训练方式是误差反向传播算法(BP 算法)，并以均方误差最小化为目标不断修改网络的权值和阈值，最终能高精度地拟合数据。

2.BP网络由输入层、隐含层和输出层3个神经层次组成，其拓扑结构如图

3.流程

(1)工作信号的正向传播。网络在输入层将接收输入信号传递到隐含层，再经由隐含层传向输出层并在此生成输出信号，在这个过程中，工作信号只进行正向传播并且始终保持各层的阈值和权值固定不变，每一层神经元的状态只决定于上一层神经元的状态。若输出层得到的不是期望的输出，就转入过程(2)；

(2)误差信号的反向传播。误差信号指的是网络的实际输出与期望输出的差值，输出层得到误差信号后将它逐层向前传输形成误差信号的反向传播。在这一过程中，网络通过误差反馈调节修正各层的阈值和权值，从而达到网络的实际输出逐步逼近期望输出的目的。

————————————————

版权声明：本文为CSDN博主「Panpan Wei」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接：https://blog.csdn.net/jodie123456/article/details/90704791

作者：李宁

链接：https://www.jianshu.com/p/b8c9c7b9563e

来源：简书

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。