bp反向传播通过机选（）来更新神经网络的权重

bp反向传播算法是一种常用的神经网络训练算法，其主要思想是通过计算误差反向传播，从而更新神经网络的权重。在bp反向传播算法的训练过程中，更新权重的公式是根据误差值和学习率来计算的，而不是通过机选来更新权重。

具体来说，bp反向传播算法的权重更新公式如下：

$w_{ij} = w_{ij} - \eta\frac{\partial E}{\partial w_{ij}}$

其中，$w_{ij}$表示连接输入层第$i$个节点和隐藏层第$j$个节点的权重，$E$表示神经网络的总误差，$\eta$表示学习率。$\frac{\partial E}{\partial w_{ij}}$表示误差对权重$w_{ij}$的偏导数，可以通过链式法则和反向传播算法来计算。

因此，bp反向传播算法并不是通过机选来更新神经网络的权重，而是根据误差值和学习率来计算更新量的。

相关问题

反向传播神经网络是BP神经网络么

是的，反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network）也被称为BP神经网络（Backpropagation Neural Network）。它是一种常用的人工神经网络模型，用于解决监督学习问题，特别是在分类和回归任务中表现出色。

BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。它的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播阶段，输入数据通过网络的各个层进行计算和传递，最终得到输出结果。在反向传播阶段，根据输出结果与真实标签之间的差异，通过链式法则将误差从输出层向隐藏层和输入层进行反向传播，并根据误差调整网络中的权重和偏置，以提高网络的预测准确性。

反向传播神经网络具有以下特点：
1. 可以处理非线性关系：通过使用激活函数和多层隐藏层，BP神经网络可以学习和表示复杂的非线性关系。
2. 具有自适应性：通过反向传播算法，网络可以根据训练数据自动调整权重和偏置，从而逐渐提高预测准确性。
3. 可以处理大规模数据：BP神经网络可以处理大规模的数据集，并且在训练过程中可以进行批量更新，提高训练效率。

BP神经网络反向传播算法

BP神经网络反向传播算法是一种常见的人工神经网络算法，用于训练多层前馈神经网络。它的基本思想是通过前向传播将输入样本在网络中逐层传递，得到输出结果，然后将输出结果与期望输出进行比较，计算误差，并通过反向传播将误差逐层返回到网络中，调整神经元之间的连接权重，从而不断优化网络的性能。

具体来说，BP神经网络反向传播算法主要分为两个过程：前向传播和误差反向传播。

前向传播时，输入样本在神经网络中逐层传递，直到输出层得到输出结果。在每一层中，输入值和权值通过一个激活函数得到输出值，并作为下一层的输入值。

误差反向传播时，首先计算输出层的误差，并将误差逐层反向传递到输入层。在每一层中，根据误差和激活函数的导数计算出每个神经元对误差的贡献，并将误差分配给连接权重。然后根据误差和学习率更新连接权重，以减小误差。