BP演算法過程詳解

BP演算法是一種最有效的多層神經網路學習方法，其主要特點是訊號前向傳遞，而誤差後向傳播，通過不斷調節網路權重值，使得網路的最終輸出與期望輸出儘可能接近，以達到訓練的目的。

一、多層神經網路結構及其描述

下圖為一典型的多層神經網路。

通常一個多層神經網路由L層神經元組成，其中：第1層稱為輸入層，最後一層（第L層）被稱為輸出層，其它各層均被稱為隱含層（第2層~第L-1層）。

令輸入向量為：

x⃗ =[x1x2…xi…xm],i=1,2,…,m

輸出向量為：

y⃗ =[y1y2…yk…yn],k=1,2,…,n

第

l隱含層各神經元的輸出為：

h(l)=[h(l)1h(l)2…h(l)j…h(l)sl],j=1,2,…,sl

其中，sl為第l層神經元的個數。

設W(l)ij為從l-1層第j個神經元與l層第i個神經元之間的連線權重；b(l)i為第l層第i個神經元的偏置，那麼：

h(l)i=f(net(l)i) net(l)i=∑j=1sl−1W(l)ijh(l−1)j+b(l)i

其中，ne

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