BP神经网络的详细资料讲解

时间:2024-07-27 00:38:08
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更新时间:2024-07-27 00:38:08

神经网络

这篇介绍神经网络是很详细的,有一步一步的推导公式!神经网络是DL(深度学习)的基础。   如果对神经网络已经有所了解,可以直接跳到“三、BP算法的执行步骤“部分,算法框架清晰明了。   另外,如果对NN很感兴趣,也可以参阅最后两篇参考博文,也很不错!   学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位。目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法.而有的算法可能可用于多种模型。不过,有时人们也称算法为模型。   自从40年代Hebb提出的学习规则以来,人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在1986年Rumelhart等提出的误差反向传播法,即BP(errorBackPropagaTIon)法影响最为广泛。直到今天,BP算法仍然是自动控制上最重要、应用最多的有效算法。


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