BP神经网络算法推导

BP神经网络算法推导 BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成正向传播时，输人样本从输人层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分推给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向

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