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学bp点读机

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简述信息一览:

BP学习算法是什么类型的学习算法?它主要有哪些不足?

1、能够自适应、自主学习。这是BP算法的根本以及其优势所在,BP算法根据预设的参数更新规则,不断地调整神经网络中的参数,以达到最符合期望的输出。(2)拥有较强的非线性映射能力。(3)严谨的推导过程。

2、BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想,不再往下进行计算了,所以不适合深度神经网络。BP算法存在的问题:(1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差校正信号越来越小。

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(图片来源网络,侵删)

3、具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP(Back Propagation)算法又称为误差 反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。

4、BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是应用最广泛的神经网络模型之一。

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(图片来源网络,侵删)

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