BP神经网络算法与实践

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来源：  CodeMeals cnblogs.com/fengfenggirl/p/bp_network.html 神经网络曾经很火，有过一段低迷期，现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种：前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷积神经网络等。本文介绍基本的反向传输神经网络（Backpropagation 简称BP），主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验。 BP神经网络的结构 神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式，但进行了很大的简化，神经网络由很多神经网络层构成，而每一层又由许多单元组成，第一层叫输入层，最后一层叫输出层，中间的各层叫隐藏层，在BP神经网络中，只有相邻的神经层的各个单元之间有联系，除了输出层外，每一层都有一个偏置结点： 虽然图中隐藏层只画了一层，但其层数并没有限制，传统的神经网络学习经验认为一层就足够好 ………………………………