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上传时间: 2020-12-14
详细说明：作为最常见的人工神经网络的模型，BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，具有信号向前向传播、误差向反方向传播等特点。
BP神经网络由输入层,隐含层、输出层组成，这里隐含层数可以是多个，输入层神经元数和输入数据的维数一样，输出层神经元数与需要拟合的数据数量相同，并且隐含层神经元数和隐含层的层数需要由设计人员自己设定。BP神经网络过程被分成两个阶段：
1.信号从输入层通过隐含层，最后达到输出层，这一过程被称为信号的前向传播；
2.误差分别从输出层传递到隐藏层、又从隐藏层传递到输入层，在这一过程中，隐藏层到输出层的权重及偏置、输入层到隐藏层的权重及偏置会被依次调节。
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