BP神经网络训练过程详解：误差计算与权重调整

"该资源是一本关于人工神经网络的教程，由韩力群编著，北京邮电大学出版社出版。本书适用于控制与信息类专业研究生、智能科学技术本科学生以及科技人员阅读，旨在介绍人工神经网络的基本理论、设计基础和应用实例。书中避免过多的数学推导，注重应用举例，帮助读者理解和掌握神经网络的原理和应用。内容包括神经网络的结构模型、设计方法，以及人工神经网络在实际问题中的应用。此外，还涉及人工神经系统的概念、体系结构和信息模式。书中包含标准BP算法的详细流程，包括计算样本输出误差、调整权值等步骤，并介绍了如何判断训练是否达到精度要求。" 在《人工神经网络教程》中，作者韩力群讲解了人工神经网络的核心概念和操作流程。其中，BP算法是神经网络训练的重要方法，它通过不断迭代来优化网络的权值。这一过程包括以下几个关键步骤： 1. **初始化样本和计算输出**：利用样本Xp和dp对网络的输入和期望输出进行赋值，根据公式(3.12)和(3.10)计算实际输出Y和误差O。 2. **计算网络输出误差**：对于P对训练样本，计算每对样本的输出误差Ep，然后可以累加所有样本的输出误差平方并开方得到总输出误差，或者取最大误差Emax，更常用的是使用均方根误差ERME来表示网络的总误差。 3. **计算各层误差信号**：利用BP算法的误差反向传播原则，根据公式(3.25a)和(3.25b)计算各层的误差信号δok和δyj。 4. **调整各层权值**：基于计算出的误差信号，应用公式(3.26a)和(3.26b)更新网络的权值W和V，以逐步减小误差。 5. **轮训检查**：如果当前样本计数器p小于总样本数P，计数器递增并返回步骤2，继续下一对样本的训练；否则进入下一步。 6. **精度检查**：当一轮训练完成后，检查网络的总误差ERME是否小于预设的最小误差Emin，如果是，则训练结束；若不满足条件，重置计数器并返回步骤2，继续训练。 整个BP算法的流程如图3.17所示，它是神经网络学习和优化的关键组成部分，有助于网络在处理复杂问题时收敛到合适的解决方案。 这本书以易于理解的方式呈现了人工神经网络的理论，强调了实践应用，为初学者提供了良好的学习材料，同时对于深入研究和应用开发也具有指导价值。