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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法推導(dǎo)全過程輸入層輸入層隱含層輸出層三層BP網(wǎng)絡(luò)圖假設(shè)三層BP網(wǎng)絡(luò)，輸入節(jié)點，隱節(jié)點，輸出節(jié)點；輸入節(jié)點與隱層節(jié)點間的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值為；隱層節(jié)點與輸出節(jié)點間的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值為；輸出節(jié)點期望值為，則：隱層節(jié)點的輸出其中，輸出節(jié)點的輸出其中，于是，輸出節(jié)點誤差為：由上式可知，網(wǎng)絡(luò)誤差為各層權(quán)值、的函數(shù)，因此通過調(diào)整權(quán)值可以改變誤差E，直到達(dá)到精度要求。顯然，調(diào)增權(quán)值的原則是使誤差不斷減少，因此應(yīng)使權(quán)值的調(diào)整量與誤差的梯度下降（負(fù)梯度）成正比。誤差函數(shù)對輸出節(jié)點求導(dǎo)E是多個的函數(shù)，但只有與有關(guān)，各相互獨立，其中：而于是：誤差函數(shù)對隱層節(jié)點求導(dǎo)E是多個的函數(shù)，針對某一個，對應(yīng)一個，它與所有有關(guān)，其中：于是：設(shè)隱層節(jié)點誤差為，則，由于權(quán)值的修正、正比于誤差函數(shù)沿梯度下降，則有：式中，隱層節(jié)點誤差中的表示輸出節(jié)點的誤差通過權(quán)值向節(jié)點反向傳播成為隱節(jié)點的誤差。參考文獻(xiàn)：[1]張德豐.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2009.[2]韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、設(shè)計及應(yīng)用[M].化學(xué)工業(yè)出版社,2006.第二版.

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