机器学习BP算法公式推导

机器学习BP算法公式推导 BP神经网络经过外界输入的数据，不断改变网络的链接权值，以使最后的输出结果不断的接近指望值。BP神经网络的本质是对各链接权值不断的动态调整，使指望值与输出值相差最小。 BP神经网络首先经过正向传播（输入数据－输入层－各隐藏层－输出层）求得输出数据。若输出数据与指望数值不符，则进行反向传播来调整参数。经过反向传播，以修正各层的链接权值。经过不断的“正向—反向”的迭代过程，使

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