BP神經網絡算法學習

BP（Back Propagation）網絡是1986年由Rumelhart和McCelland爲首的科學家小組提出，是一種按偏差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，是目前應用最普遍的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關係，而無需事前揭示描述這種映射關係的數學方程。算法 一個神經網絡的結構示意圖以下所示。網絡 BP神經網絡模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hide

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