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1、第第2 2講：講：BPBP神經(jīng)網(wǎng)絡模型神經(jīng)網(wǎng)絡模型lBP(Error Back Propagation Network)BP(Error Back Propagation Network)是目前運用最為廣是目前運用最為廣泛和勝利的神經(jīng)網(wǎng)絡之一。它是在泛和勝利的神經(jīng)網(wǎng)絡之一。它是在19861986年，由年，由RumelhantRumelhant和和McllellandMcllelland提出的。是一種多層網(wǎng)絡的提出的。是一種多層網(wǎng)絡的“逆推學習算法。逆推學習算法。其根本思想是，學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向其根本思想是，學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。正向傳播時，輸入

2、樣本從輸入層傳入，傳播兩個過程組成。正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經(jīng)隱層逐層處置后，傳向輸出層。假設輸出層的實踐輸出經(jīng)隱層逐層處置后，傳向輸出層。假設輸出層的實踐輸出與期望輸出教師信號不符，那么轉(zhuǎn)向誤差的反向傳播與期望輸出教師信號不符，那么轉(zhuǎn)向誤差的反向傳播階段。誤差的反向傳播是將輸出誤差以某種方式經(jīng)過隱層階段。誤差的反向傳播是將輸出誤差以某種方式經(jīng)過隱層向輸入層逐層反傳，并將誤差分攤給各層的一切單元，從向輸入層逐層反傳，并將誤差分攤給各層的一切單元，從而獲得各層單元的誤差信號，此誤差信號即作為修正各單而獲得各層單元的誤差信號，此誤差信號即作為修正各單元權值的根據(jù)。這種信號正向傳播與誤差反向傳播的各層元權值的根據(jù)。這種信號正向傳播與誤差反向傳播的各層權值調(diào)整過程，是周而復始地進展的。權值不斷調(diào)整過程，權值調(diào)整過程，是周而復始地進展的。權值不斷調(diào)整過程，也就是網(wǎng)絡的學習訓練過程。此過程不斷進展到網(wǎng)絡輸出也就是網(wǎng)絡的學習訓練過程。此過程不斷進展到網(wǎng)絡輸出的誤差減少到可以接受的程度，或進展到預先設定的學習的誤差減少到可以接受的程度，或進展到預先設定的學習

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