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BP神经网络详解-最好的版本.ppt
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神经网络
BP
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对BP神经网络的经典且详细讲解，包含BP神经网络原理和BP神经网络的实现等内容，相比其他讲义更加全面，更加通俗易懂。
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BP
神经网络模型与学习算法
概述
Rumelhart
，
McClelland
于
1985
年提出了
BP
网络的误
差反向后传
BP(Back Propagation)
学习算法
BP
算法基本原理
利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，
再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反
传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。
J. McClelland
David
Rum
elhart
BP
神经网络模型
三层
BP
网络
BP
神经网络模型
激活函数
必须处处可导
一般都使用
S
型函数
使用
S
型激活函数时
BP
网络输入
与输出关系
输入
输出
1
1
2
2
...
n
n
net
x
w
x
w
x
w
1
f
(
)
1
e
net
y
net
BP
神经网络模型
输出的
导数
2
1
1
f
'(
)
(
1
)
1
e
(
1
e
)
-n
e
t
n
e
t
net
y
y
根据
S
型激活函数的图形可知
,
对神经网络进行训练，
应该将
net
的
值尽量控制在收敛比
较快的范围内
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