什么是神经网络的BP算法

Question

如题所述

Answer 1

BP算法，即误差反向传播算法，是由Rumelhart和McCelland在1986年提出的一种多层前馈网络训练方法。它通过调整网络权重和阈值，使得网络的误差平方和最小。BP网络能自动学习和存储大量输入-输出模式映射关系，无需事先揭示这种映射关系的数学公式。

BP算法是一种监督学习算法，其主要步骤包括：首先初始化网络权重和阈值，然后通过输入学习样本，计算各层单元输出，接着计算误差并调整权重和阈值。具体而言，通过反向传播计算各层的校正误差，再利用学习系数更新权重和阈值，直至网络输出误差满足要求。

传统的BP算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小的问题。为了解决这些问题，引入了高斯消元法作为改进算法。高斯消元法通过解线性方程组来直接计算待求权重，避免了传统方法中的局部极小问题和收敛速度慢的问题。

人工神经网络系统具有大规模并行处理、分布式信息存储和良好的自组织自学习能力，尤其在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域应用广泛。误差反向传播算法因其逼近任意连续函数的能力和非线性映射能力，在许多应用领域中起到了重要作用。

近年来，针对BP神经网络的缺陷，提出了许多改进算法。这些算法旨在提高网络的收敛速度、保证收敛到全局最小点、优化网络中间层及单元数的选取，以及增强网络的学习和记忆稳定性。

高斯消元法作为一种改进算法，通过解线性方程组直接计算待求权重，解决了传统BP算法中的局部极小和收敛速度慢的问题，使得网络训练更为高效。