神经网络预测算法推导

BP神经网络的架构包括输入层、隐藏层和输出层，其主要思想是利用误差反向传播，以网络误差平方为目标函数，并采用慢速下降法。算法是迄今为止在现实生活应用中使用最成功的神经网络算法，大多数都是使用BP算法进行训练的，这是最近在卷积神经网络（CNN）流行的深度学习概念中添加的。看起来很无聊，我们继续将正确的信息带入图1中不完整的计算器。再次..一般预测算法首先使用Train3lBP_RPROP()来预测三层BP网络（包括输入层、隐藏层和输出层））加上权值和偏差，然后对三层BP网络（包括输入层、隐藏层、输出层）进行预测。

BP（BackPropagation算法，也称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的监督学习算法。