BP人工神经网络本章的基本内容 BP BP 网络结构与模型 网络结构与模型 BP BP 网络的学习算法 网络的学习算法 BP BP 神经网络的重要函数和基本功能 神经网络的重要函数和基本功能 一个简单的例子 一个简单的例子 BP BP 网络的几个问题 网络的几个问题 改进的 改进的 BP BP 网络的学习算法 网络的学习算法 BP BP 网络的应用示例 网络的应用示例n Rumelhart，McClelland于1985年提出了BP网络的误差 反向后传BP(Back Propagation)学习算法 n BP算法基本原理 q 利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差 ，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层 的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。 J. McClelland David Rumelhart 概述 概述BP网络是一种前向映射网络。网络的结构见 下一页的图形。其中：u是网络的输入向量，y是 网络的输出向量。神经元用节点表示，网络由输 入层、隐层和输出层节点组成，隐层可一层，也 可多层(图中是单隐层)。前层节点至后层节点通 过权联接。 由于这种网络常常用BP
