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bp神经网络模型怎么实现(bp神经网络如何设置网络架构)

5、 在BP网络学习的过程中,先调整输出层与隐含层之间的连接权值,然后调整中间隐含层间的连接权值,最后调整隐含层与输入层之间的连接权值。 实现BP网络训练学习程序流程,如图4-5所示(倪深海等,2000)。

3、 BP神经网络的参数调整 BP神经网络的权值调整精细而关键,从输入到隐藏层再到输出层,利用激活函数处理神经元输出,通过-1乘以偏导数确定参数变化,配合合适的学习率,不断迭代优化。 隐藏层到输出层的权重调整公式,输出层学习信号的计算,以及隐藏层以下层的学习信号递推,构成了BP算法的精髓。

4、 若输出正确,权重将被增强,以便在遇到"A"模式时能做出正确判断。 反之,如果输出错误,权重则调整为减小下次输入"A"时的错误概率。 通过反复训练,网络对"A"和"B"的识别率会逐渐提高,权重将存储和反映这两个模式。 网络的神经元数量越多,能处理和识别的模式数量也就越多。

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2、 在修正网络中各种神经元的权值后,网络重新按照正向传播方式得到输出。 实际输出值与期望值之间的误差可以导致新一轮的权值修正。 正向传播与反向传播过程循环往复,直到网络收敛,得到网络收敛后的互联权值和阈值。