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BP神经网络 python代码

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发表于 2024-7-13 16:38 |只看该作者 |倒序浏览
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- 反向传播(BP)神经网络是一种多层前馈神经网络,通常包含输入层、隐藏层和输出层,隐藏层可以有多层。5 A- |1 R- \& p! H; @- d' m3 \- Q
- BP神经网络通过前向传播计算输出,再通过反向传播算法不断调整权重参数来最小化损失函数,从而学习数据之间的复杂非线性关系。
+ T, I9 p5 y& l% X& t% u- 反向传播算法主要包括两个步骤:前向传播计算输出结果和损失,反向传播根据损失更新权重参数。
. }, }+ o# u& _) u1 f& W+ E. @3 B; o6 w% z# |( v' R& j! Q
  E. z( k6 j) a' ^' g: p9 s
- BP神经网络广泛应用于模式识别、分类、回归等各种任务,能够处理复杂的非线性关系。
' I+ \4 F" b( p8 I# w  o: }- 可通过调节网络结构、激活函数、学习率等参数来适应不同的问题领域和数据特点。' ]( M- g, a' b) |: t) k' ~  i% C
- 在深度学习中,BP神经网络作为基础模型,通过堆叠多层隐藏层提高学习能力,实现更复杂的任务。
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第6章 BP神经网络.rar

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