神經網絡理論

　　BP神經網絡（Back Propagation Neural Network）爲多層前饋神經網絡用得比較廣泛，該神經網絡先通過前向傳播取得估計值，後再使用誤差進行反向傳播通過梯度下降來不斷地更新權重從而取得最小誤差從中學習得最佳權重係數；從BP神經網絡的名字也知道該算法的核心爲反向傳播算法，神經網絡由多個神經元組成神經元結構如下： 　　 　　如上圖每個神經元結構由輸入、權重、閾值、激活函數、輸

>>阅读原文<<