人工神经网络及其应用第6章BP神经网络一、内容回顾二、BP网络三、网络设计四、改进BP网络五、内容小结内容安排2一、内容回顾 感知机自适应线性元件3一、内容回顾 感知机感知机简介神经元模型网络结构功能解释学习和训练局限性自适应线性元件4一、内容回顾 感知机自适应线性元件Adline简介网络结构网络学习网络训练52.1 BP网络简介2.2 网络模型2.3 学习规则2.4 图形解释2.5 网络训练二、BP网络6反向传播网络(Back-Propagation Network，简称BP网络)是将W-H学习规则一般化，对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络 权值的调整采用反向传播(Back-propagation）的学习算法它是一种多层前向反馈神经网络，其神经元的变换函数是S型函数输出量为0到1之间的连续量，它可实现从输入到输出的任意的非线性映射2.1 BP网络简介72.1 BP网络简介BP网络主要用于下述方面函数逼近：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络逼近一个函数模式识别和分类：用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来；把输入矢量以所定义的合适方式进行分类；数据压缩：减少输出矢量维数以
