【模式识别】反向传播神经网络 BPNN

回顾感知器学习算法，其核心思想是梯度下降法，即以训练样本被错分的程度为目标函数，训练中每次出现错误时便使权系数朝着目标函数相对于权系数负梯度方向更新，知道目标中没有被错分的样本为止。 而多层感知器模型中，神经元传递函数是阶跃函数，输出端的无耻只能对最后一个神经元系数求梯度，无法对其他权系数求梯度，所以无法利用梯度下降的方法学习其他的权值。 Sigmoid函数 BP算法提出主要由于Sigmoid函数

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