機器學習之BP神經網絡算法實現圖像分類

BP 算法是一個迭代算法，它的基本思想爲：(1) 先計算每一層的狀態和激活值，直到最後一層（即信號是前向傳播的）；(2) 計算每一層的誤差，誤差的計算過程是從最後一層向前推進的（這就是反向傳播算法名字的由來）；(3) 更新參數（目標是誤差變小），迭代前面兩個步驟，直到滿足停止準則（比如相鄰兩次迭代的誤差的差別很小）。 下面用圖片的形式展示其推到過程 數據集：數據集採用Sort_1000pics數據

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