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給初學者們講解人工神經網路(ANN)

後向傳播演算法(Rumelhart and McClelland,1986)是應用在分層前饋式ANN上的一種演算法。這就意味著人工神經元是根據不同層次來組織劃分的,並且是通過前向方式傳送訊號的,然後把錯誤率通過反饋方式傳播給後向上的神經元。網路通過位於輸入層(input layer)的神經元收集輸入訊號,網路的輸出值是通過位於輸出層(output)的神經元給出的。可能存在一層或者多層的中間隱藏層(hidden layers)。後向傳播演算法使用監督學習,也就是說我們給這個演算法提供了輸入值和本來想讓計算的輸出值,然後計算出誤差(真實值和計算值之間的誤差)。後向傳播演算法的思想就在於學習完訓練樣本後誤差要儘量的小。訓練是以權值為任意值開始的,目的就是不停的調整權值,使誤差最小。