BP神经网络
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BP网络(Back-Propagation Network) 是1986年被提出的,是一种按误差逆向传播算法训练的。
多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一,用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。
一个典型的BP网络应该包括三层:输入层、隐藏层和输出层。各层之间全连接,同层之间无连接。隐藏层可以有很多层。
每一次迭代(Interation)意味着使用一批(Batch)数据对模型进行一次更新过程,被称为“一次训练”,包含一个正向过程和一个反向过程。
具体过程可以概括为如下过程:准备样本信息(数据&标签)、定义神经网络(结构、初始化参数、选取激活函数等);将样本输入,正向计算各节点函数输出
计算损失函数:求损失函数对各权重的偏导数,采用适当方法进行反向过程优化;重复2~4直至达到停止条件。
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