误差反向传播：BP神经网络详解

"自组织特征映射神经网络-智能计算ppt" 自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Mapping, SOFM)是基于竞争学习的一种前馈神经网络，常用于数据的无监督预处理，以揭示数据中的内在结构和模式。它由Kohonen在1982年提出，是自组织映射(SOM)的典型代表。SOFM的网络拓扑结构通常是二维的，允许数据在输出层上形成有组织的聚类。 神经网络概述部分介绍了神经网络的基础概念，其中包括了生物神经元和人工神经元的模型。生物神经元是神经系统的基本单元，它们通过突触连接接收和传递信息。人工神经元则是对生物神经元的抽象简化，通常包括输入、加权求和、激活函数和输出等几个部分。常见的神经元模型如Mcculloch-Pitts模型和sigmoid模型等，这些模型的功能函数定义了神经元如何处理输入信号并产生输出。 BP神经网络(Backpropagation Neural Network)是应用最广泛的监督学习算法之一，主要用于多层前馈神经网络的训练。其拓扑结构包括输入层、隐藏层和输出层。BP网络通过误差反向传播算法调整权重，以最小化网络预测输出与实际期望输出之间的差异。当输入信号通过网络时，经过非线性转换产生输出，然后计算输出误差。这个误差通过反向传播到网络中，根据梯度下降法更新权重，使得误差逐渐减小。BP网络的训练过程不断迭代，直到达到预设的训练次数或者误差阈值。 BP算法原理解析部分深入讨论了网络的内部工作机制。网络输入是所有输入节点与对应权重的乘积之和，而网络输出则通过激活函数（如sigmoid或tanh）处理网络输入得到。BP算法的关键在于梯度下降法，它利用误差关于权重的偏导数来更新权重，使得误差沿着梯度的负方向下降。对于一个典型的两级三层网络（输入层、隐藏层和输出层），BP算法的推导涉及到前向传播计算输出以及反向传播计算误差和权重更新。 总结来说，本PPT涵盖了神经网络的基本概念，重点讲解了SOFM神经网络和BP神经网络。SOFM主要用于无监督学习，通过竞争学习自我组织数据；而BP网络则适用于有标签数据的监督学习，通过反向传播机制实现权重的优化调整。这些技术都是智能计算领域的重要组成部分，广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像处理等多个领域。