BP神经网络代码

资 源 简 介

BP神经网络代码

详 情 说 明

BP神经网络是一种常见的人工神经网络模型，通过误差反向传播算法进行训练。该网络采用梯度下降法来最小化损失函数，从而调整网络中的权重和偏置参数。

整个训练过程可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播阶段，输入数据通过网络逐层传递，经过各隐藏层的加权计算和激活函数处理，最终得到输出结果。然后将网络输出与期望输出进行比较，计算出误差值。

反向传播阶段是这个算法的核心，误差信号会从输出层开始，沿着网络反向传播到输入层。在这个过程会根据误差对每个权重和偏置计算梯度，然后使用梯度下降法来更新这些参数。学习率决定了参数更新的步长大小，是影响训练效果的重要超参数。

训练过程中通常会使用批量梯度下降或随机梯度下降等变体来优化计算效率。网络的性能可以通过多次迭代训练逐步提升，直到达到预期的准确率或误差阈值。为了防止过拟合，可以加入正则化项或早停机制等方法。