BP神经网络的计算流程详解

简介：
本文详细解析了BP（反向传播）神经网络的计算过程，包括前向传播、误差计算及权重调整等关键步骤。适合初学者了解和掌握这一经典算法的核心原理与应用技巧。 1. 输入层的每个节点与隐藏层的每个节点进行点对点计算，方法是加权求和后应用激活函数。 2. 利用隐藏层计算出的结果，再使用相同的方法将其传递到输出层。 3. 隐藏层采用Sigmoid作为激活函数，而输出层则使用Purelin。这是因为Purelin能够保持数值的任意范围缩放特性，便于与样本值进行比较；相比之下，Sigmoid的取值仅限于0至1之间。 4. 初始时输入层的数据通过网络计算传播到隐藏层，并进一步传递到输出层，最终输出结果将与样本值对比以确定误差。这一过程称为前向传播（Forward Propagation）。随后误差信号会反向传输回去进行调整和优化。