BP神经网络工作原理

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人工神经网络是一种模仿人类思维的复杂系统，它作为非线性动力学模型，以其分布式的信息存储和并行处理能力而著称。尽管单个神经元结构简单，功能有限，但众多神经元组成的网络系统却能展现出无比丰富的行为。

人工神经网络的学习过程需要遵循特定的准则。例如，我们可以通过一个简单的手写字符识别任务来理解。假设目标是当输入"A"时输出"1"，输入"B"时输出"0"。学习准则在于，网络通过调整连接权重来减少错误判断的可能性。初始时，权重随机分布在(0,1)区间，输入字符"A"的模式后，网络会加权求和并进行阈值比较和非线性运算，输出结果。

若输出正确，权重将被增强，以便在遇到"A"模式时能做出正确判断。反之，如果输出错误，权重则调整为减小下次输入"A"时的错误概率。通过反复训练，网络对"A"和"B"的识别率会逐渐提高，权重将存储和反映这两个模式。网络的神经元数量越多，能处理和识别的模式数量也就越多。

更具体地，三层前馈网络，通常称为单隐层前馈网络，由输入层、隐藏层（也称隐层）和输出层组成。每个层的神经元只与相邻层的神经元有全连接，同一层内的神经元间无连接，各层间不存在反馈。这种结构使前馈网络呈现明显的层级结构，对于线性可分问题，单层前馈网络足够，但处理非线性问题则需要多层，特别是具有隐层的神经网络。

扩展资料

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，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。