BP神经网络

后向传播学习的前馈型神经网络（BPNN） BPNN基本思想 1.前馈型网络结构 再输入样本的时候，从输入层输入，向前把结果输出到第一隐含层，然后第一隐含层将接收到的数据处理后作为输出，该输出作为第二隐含层的输入，以此类推，直到输出层的输出为止。 2.向后传播 向后传播是指比较输出层的实际输出和预期的结果，得到误差，然后通过相关的误差方程式调整最后一个隐含层到输出层之间的网络权重，之后从最后一个隐含

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