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BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络。 [1] 展开全文
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络。 [1]
信息
外文名
Back Propagation Neural Network
提出时间
1986年
中文名
BP神经网络
BP神经网络发展背景
在人工神经网络的发展历史上,感知机(Multilayer Perceptron,MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用,也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型,它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。单层感知网络(M-P模型)做为最初的神经网络,具有模型清晰、结构简单、计算量小等优点。但是,随着研究工作的深入,人们发现它还存在不足,例如无法处理非线性问题,即使计算单元的作用函数不用阀函数而用其他较复杂的非线性函数,仍然只能解决解决线性可分问题.不能实现某些基本功能,从而限制了它的应用。增强网络的分类和识别能力、解决非线性问题的唯一途径是采用多层前馈网络,即在输入层和输出层之间加上隐含层。构成多层前馈感知器网络。20世纪80年代中期,David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差反向传播算法(Error Back Propagation Training),简称BP,系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题,并在数学上给出了完整推导。人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR,XOR)和一些其他问题。从结构上讲,BP网络具有输入层、隐藏层和输出层;从本质上讲,BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。 [2] 
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