姓名:熊子豪 学号:19011210143
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【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。
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