BP算法由信号的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。
正向傳播時,輸入樣本從輸入層進入網絡,經隐層逐層傳遞至輸出層,如果輸出層的實際輸出與期望輸出(導師信号)不同,則轉至誤差反向傳播;如果輸出層的實際輸出與期望輸出(導師信号)相同,結束學習算法。
反向傳播時,将輸出誤差(期望輸出與實際輸出之差)按原通路反傳計算,通過隐層反向,直至輸入層,在反傳過程中将誤差分攤給各層的各個單元,獲得各層各單元的誤差信号,并将其作為修正各單元權值的根據。這一計算過程使用梯度下降法完成,在不停地調整各層神經元的權值和阈值後,使誤差信号減小到最低限度。
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