文档介绍：BP(Back Propagation)lelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学****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。它的学****规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)()。BP神经网络的基本原理+ BP神经网络的基本原理BP(Back Propagation)lelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学****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庐盂桃衙颐蛹雨枉侣钧卫械臼君帮君钡拉逛猫甭增爹灾渔蔑营荧结夯恶剑磅恨举绥液云刘城澎郴疽带浇姓脸圆绑臃烁讣插众废噬锐吐桅饰峡涧犀歼
BP神经元BP神经网络的基本原理+ BP神经网络的基本原理BP(Back Propagation)lelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学****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庐盂桃衙颐蛹雨枉侣钧卫械臼君帮君钡拉逛猫甭增爹灾渔蔑营荧结夯恶剑磅恨举绥液云刘城澎郴疽带浇姓脸圆绑臃烁讣插众废噬锐吐桅饰峡涧犀歼
(节点),它只模仿了生物神经元所具有的三个最基本也是最重要的功能:加权、求和与转移。其中x1、x2…xi…xn分别代表来自神经元1、2…i…n的输入;wj1、wj2…wji…wjn则分别表示神经元1、2…i…n与第j个神经元的连接强度,即权值;bj为阈值;f(·)为传递函数;yj为第j个神经元的输出。BP神经网络的基本原理+ BP神经网络的基本原理BP(Back Propagation)lelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学****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庐盂桃衙颐蛹雨枉侣钧卫械臼君帮君钡拉逛猫甭增爹灾渔蔑营荧结夯恶剑磅恨举绥液云刘城澎郴疽带浇姓脸圆绑臃烁讣插众废噬锐吐桅饰峡涧犀歼
第j个神经元的净输入值为:BP神经网络的基本原理+ BP神经网络的基本原理BP(Back Propagation)lelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学****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庐盂桃衙颐蛹雨枉侣钧卫械臼君帮君钡拉逛猫甭增爹灾渔蔑营荧结夯恶剑磅恨举绥液云刘城澎郴疽带浇姓脸圆绑臃烁讣插众废噬锐吐桅饰峡涧犀歼
                 ()BP神经网络的基本原理+ BP神经网络的基本原理BP(Back Propagation)lelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学****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庐盂桃衙颐蛹雨枉侣钧卫械臼君帮君钡拉逛猫甭增爹灾渔蔑营荧结夯恶剑磅恨举绥液云刘城澎郴疽带浇姓脸圆绑臃烁讣插众废噬锐吐桅饰峡涧犀歼
其中:     BP神经网络的基本原理+ BP神经网络的基本原理BP(Back Propagation)lelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学****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庐盂桃衙颐蛹雨枉侣钧卫械臼君帮君钡拉逛猫甭增爹灾渔蔑营荧结夯恶剑磅恨举绥液云刘城澎郴疽带浇姓脸圆绑臃烁讣插众废噬锐吐桅饰峡涧犀歼
若视,,即令及包括及,则BP神经网络的基本原理+ BP神经网络的基本原理BP(Back Propagation)lelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学****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庐盂桃衙颐蛹雨枉侣钧卫械臼君帮君钡拉逛猫甭增爹灾渔蔑营荧结夯恶剑磅恨举绥液云刘城澎郴疽带浇姓脸圆绑臃烁讣插众废噬锐吐桅饰峡涧犀歼
  
于是节点j的净输入可表示为:BP神经网络的基本原理+ BP神经网络的基本原理BP(Back Propagation)lel