❶ bp神經網路演算法介紹
BP（Back Propagation）網路，這一概念由Rumelhart和McCelland帶領的科學家團隊在1986年首次提出。它屬於多層前饋網路，通過誤差逆傳播演算法進行訓練，是應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能夠學習和存儲大量的輸入-輸出模式映射關系，其獨特之處在於無需揭示描述這種映射關系的數學方程。其學習規則採用最速下降法，通過反向傳播機制不斷調整網路的權值和閾值，以達到最小化網路誤差平方和的目的。
BP神經網路模型由三個主要層次構成：輸入層、隱層（也稱為隱藏層）和輸出層。每一層在信息的傳遞和加工中扮演著至關重要的角色，共同協作完成復雜的任務。BP網路的強大之處在於其能夠處理非線性問題，並通過多層結構逐步提煉和轉換輸入信息，最終輸出預測或分類結果。
BP神經網路演算法是在原有BP神經網路的基礎上進行了優化和創新。與傳統的BP網路不同，這種新的演算法直接利用目標輸出構建線性方程組，通過解方程組來求得待求的權值。這種方法避免了傳統方法的局部極小值和收斂速度慢的問題，使得訓練過程更加高效和直觀。此外，新的演算法還提高了模型的泛化能力，使其在處理未見過的數據時也能保持較高的准確性。