bp算法由哪两部分组成
发表时间：2024-12-16 06:31:54
来源：网友投稿
BP算法，全称是反向传播算法，是神经网络训练中常用的算法。它主要由两部分组成：前向传播和反向传播。
前向传播：这个过程是将输入数据从输入层传递到输出层，每层神经元都根据其权重和偏置计算激活值。激活值通过非线性函数（如Sigmoid、ReLU等）转换后，传递到下一层，直到输出层得到最终结果。
反向传播：这个过程是计算输出层与实际标签之间的误差，然后根据误差信息调整网络中的权重和偏置。首先计算输出层神经元的误差；然后将这个误差传递给隐藏层，同时更新隐藏层神经元的权重和偏置；这个过程一直重复，直到所有层的权重和偏置都被调整。
通过不断迭代这两个过程，BP算法可以使神经网络模型逐渐逼近真实数据，提高模型的预测能力。
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