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  1. BP网络

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  2. BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法(梯度法),通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input layer)、隐层(hide layer)和输出层(outpu
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2017-12-16
    • 文件大小:21504
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