bp神经网络拓扑图

4、 BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。 用WORD可以画,插入形状。

2、 BP神经网络 BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法,全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。 如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络,一般称为三层前馈网或三层感知器,即:输入层、中间层(也称隐层)和输出层。

5、 图上的三个彩色实线分别是：每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。 特别是，应该注意内部的TEST红线，这是BP计算/训练结果。 BEST虚线表示当BP网络被训练到第八代时，BP训练结果是最佳的。

3、 拓扑结构如上图：输入层（input），隐藏层（hide layer），输出层（output）BP网络的优势就是能学习和储存大量的输入输出的关系，而不用事先指出这种数学关系。 那么它是如何学习的？BP利用处处可导的激活函数来描述该层输入与该层输出的关系，常用S型函数δ来当作激活函数。

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