BP神经网络训练

资 源 简 介

BP神经网络训练

详 情 说 明

BP神经网络是最基础的前馈神经网络之一，通过反向传播算法实现权重调整。其训练过程可分为前向传播和反向传播两个关键阶段。

网络结构分析 本实现采用经典的三层结构： 输入层：接收单个特征值 隐层：使用sigmoid函数进行非线性变换，能将输入映射到(0,1)区间 输出层：线性激活函数保持数值的连续性，适用于回归任务

训练机制解析 前向传播阶段：输入数据逐层计算，隐层节点通过加权求和后应用sigmoid函数，输出层直接传递加权和 误差计算：采用均方误差衡量预测值与真实值的偏差 反向传播阶段： 输出层梯度：直接由误差项计算 隐层梯度：误差从输出层反向传递，结合sigmoid导数计算 权重更新：采用梯度下降法，根据学习率调整各层权重

关键设计特点 隐层的sigmoid函数引入非线性能力，但需注意可能引发的梯度消失 输出层线性激活避免限制输出范围 学习率选择直接影响收敛速度和稳定性

这种结构适合解决简单的非线性回归问题，实际应用中可通过调整隐层节点数、引入动量因子等进一步提升性能。