三层BP神经网络

资 源 简 介

三层BP神经网络

详 情 说 明

BP神经网络是一种经典的前馈神经网络模型，由输入层、隐藏层和输出层组成，利用反向传播算法进行权重更新。下面介绍三层BP神经网络实现分类的基本原理：

网络结构方面，典型的三层BP神经网络包括输入层、单个隐藏层和输出层。输入层节点数对应特征维度，隐藏层节点数需要调试确定，输出层节点数通常等于类别数。

训练过程采用反向传播算法，包含三个关键步骤：前向传播计算输出、反向传播误差信号、权重更新。误差信号从输出层向输入层逐层反向传播，利用梯度下降法调整各层连接权重。

激活函数的选择直接影响网络性能。隐藏层常用Sigmoid或ReLU函数，输出层在分类任务中通常采用Softmax函数配合交叉熵损失函数。

对于分类任务，网络训练完成后，将测试样本输入网络，根据输出层各节点的输出值确定所属类别。输出节点中值最大的对应类别即为预测结果。

训练样本的质量和数量直接影响分类效果。需要注意样本的平衡性和代表性，必要时可进行数据增强或采用正则化技术防止过拟合。