机器学习之BP神经网络精讲(Backpropagation Neural Network(附案例代码))

概念

BP神经网络(Backpropagation Neural Network)是一种常见的人工神经网络,它通过反向传播算法来训练网络,调整连接权重以最小化预测输出与实际输出之间的误差。这种网络结构包含输入层、隐藏层和输出层,使用梯度下降算法来优化权重。

结构:

BP神经网络(Backpropagation Neural Network)是一种具有多层结构的前馈神经网络,它通过不断地调整权重来学习输入与输出之间的映射关系。下面详细介绍BP神经网络的结构:

1. 输入层(Input Layer)

  • 描述: 输入层是网络的第一层,负责接收原始数据或特征。

  • 节点: 每个输入特征对应一个输入层节点。

2. 隐藏层(Hidden Layers)

  • 描述: 隐藏层在输入层之后,进行复杂的计算和特征提取。可以有一个或多个隐藏层。

  • 节点: 每个隐藏层包含多个节点,每个节点都连接到上一层的所有节点。

  • 激活函数: 每个隐藏层节点都应用一个激活函数,通常为Sigmoid、ReLU等非线性函数,以引入非线性因素。

3. 输出层

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