后向传播算法的优势是什么
后向传播算法的优势是适合于多层神经元网络的一种学习算法,它建立在梯度下降法的基础上。
BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系:
一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射,这一映射具有高度非线性。
后向传播算法的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合,因此具有很强的函数复现能力。
后向传播算法的优势是适合于多层神经元网络的一种学习算法,它建立在梯度下降法的基础上。
BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系:
一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射,这一映射具有高度非线性。
后向传播算法的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合,因此具有很强的函数复现能力。