BP神经网络算法学习

BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按偏差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最普遍的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。算法 一个神经网络的结构示意图以下所示。网络 BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide

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