bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理+很清楚

1、5.45.4BPBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理BP（BackPropagation）網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rinehart和McClell為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2、模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層(hidelayer)和輸出層(outputlayer)（如圖5.2所示）。5.4.15.4.1BPBP神經(jīng)元神經(jīng)元圖5.3給出了第j個(gè)基本BP神經(jīng)元（節(jié)點(diǎn)），它只模仿了生物神經(jīng)元所具有的三個(gè)最基本也是最重要的功能：加權(quán)、求和與轉(zhuǎn)移。其中x1、x2…xi…xn分別代表來(lái)自神經(jīng)元1、2…i…n的輸入；wj1、wj2…wji…wjn則分別表示神經(jīng)元1、2…i…n與第j個(gè)神經(jīng)元的連接強(qiáng)度，即權(quán)值；bj

3、為閾值；f()為傳遞函數(shù)；yj為第j個(gè)神經(jīng)元的輸出。第j個(gè)神經(jīng)元的凈輸入值為：（5.12）其中：若視，，即令及包括及，則k=12……q（5.15）輸出層節(jié)點(diǎn)的輸出為：j=12……m（5.16）至此BP網(wǎng)絡(luò)就完成了n維空間向量對(duì)m維空間的近似映射。5.4.2.25.4.2.2反向傳播反向傳播1)定義誤差函數(shù)輸入個(gè)學(xué)習(xí)樣本，用來(lái)表示。第個(gè)樣本輸入到網(wǎng)絡(luò)后得到輸出（j=12…m）。采用平方型誤差函數(shù)，于是得到第p個(gè)樣本的誤差Ep：（5.17）