神經網路反向傳播（BP）算法原理

一.BP算法簡介 BP算法的學習過程由正（前）向傳播過程和反向傳播過程組成。 1.正向傳播 將訓練集數據輸入到ANN的輸入層，經過隱藏層，最後達到輸出層並輸出結果； 2.反向傳播 由於ANN的輸出結果與實際結果有誤差，則計算估計值與實際值之間的誤差，並將該誤差從輸出層向隱藏層反向傳播，直至傳播到輸入層。 在反向傳播的過程中，根據誤差調整各種參數的值；不斷迭代上述過程，直至收斂。 二.BP算法原理

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