什么是BP算法

BP算法由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成 。
正向传播时,输入样本从输入层进入网络,经隐层逐层传递至输出层,如果输出层的实际输出与期望输出(导师信号)不同,则转至误差反向传播;如果输出层的实际输出与期望输出(导师信号)相同,结束学习算法 。
【什么是BP算法】反向传播时,将输出误差(期望输出与实际输出之差)按原通路反传计算,通过隐层反向,直至输入层,在反传过程中将误差分摊给各层的各个单元,获得各层各单元的误差信号,并将其作为修正各单元权值的根据 。这一计算过程使用梯度下降法完成,在不停地调整各层神经元的权值和阈值后 , 使误差信号减小到最低限度 。