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1)  back propagation algorithm
误差逆传播算法
1.
Disadvantages of the back propagation algorithm are discussed,and the improved methods based on dynamic learning constants and different activation functions are presented.
讨论了误差逆传播算法存在的缺陷 ,并针对其缺陷提出了动态调整学习因子与合理选取激发函数相结合的改进方案。
2)  accumulated error back-propagation algorithm
累积误差逆传播算法
3)  BP error back propagation algorithm
BP误差逆传算法
4)  error back propagation
误差逆传播
5)  error backpropagation model
误差逆传播模型
6)  back_propagation algorithm
多层反问误差传播算法
补充资料:逆推学习算法
分子式:
CAS号:

性质:又称逆推学习算法,简称BP算法,是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统),它自动地将实际输出值和期望值进行比较,得到误差信号,再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传,调节各神经层神经元之间的连接权重,直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小,但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。

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参考词条