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智能控制--第7章 典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
986年，Rumelhart等提出了誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱BP網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation），該網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)。
誤差反向傳播的BP算法簡稱BP算法，其基本思想是梯度下降法。它采用梯度搜索技術(shù)，以期使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值與期望輸出值的誤差均方值為最小。
（1）是一種多層網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、隱含層和輸出層；
（2）層與層之間采用全互連方式，同一層神經(jīng)元之間不連接；
（3）權(quán)值通過δ學(xué)習(xí)算法進(jìn)行調(diào)節(jié)；
（4）神經(jīng)元激發(fā)函數(shù)為S函數(shù)；
（5）學(xué)習(xí)算法由正向傳播和反向傳播組成；
（6）層與層的連接是單向的，信息的傳播是雙向的。
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