BP算法流程
2016-05-04 16:01:59 0 举报
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BP算法(Back Propagation)是一种在神经网络中应用广泛的误差反向传播算法。其基本流程包括:首先,输入样本通过输入层传递到隐含层,经过逐层的加权求和和激活函数处理后,得到输出层的结果;然后,计算输出层的实际输出和期望输出之间的误差;接下来,将误差从输出层向输入层反向传播,更新每一层的权重和偏置值;最后,重复上述过程直到网络收敛或达到预设的训练次数。BP算法的核心思想是通过不断调整网络参数,使网络的预测结果尽可能接近真实值,从而实现对数据的拟合和分类。