BP神经网络

目录
1.什么是BP神经网络?
2.结构和原理

1.什么是BP神经网络?

BP神经网络是指误差逆传播算法训练的多层前馈网络，读起来是不是非常拗口，其实它的构建思路很简单。就像过玻璃栈道一样，不要怕，哈哈哈!

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言归正传

下图为两层的BP神经网络(只有隐含层和输出层是参与计算和权值调整的节点层),当然可以有更多的层次，更多的节点，这里只是简单介绍构建思路。方便小伙伴了解。

两层的BP神经网络.png

是不是很简单，不要怕，接下来上干货

结构和原理

在"单细胞"的神经网络里,实际上只有一层，就是最后的输出层，（不了解没有关系，本人会在神经网络这篇文章中介绍）在上面的这幅图中有两层，第一层每个节点的输入都是一样的，都是X1,X2,X3,X4,X5.每个节点的超平面都可以用g(v)=wv+b来表示，也就是
y=w1x1+w2x2+w3x3+w4x4+w5x5+b。(有小伙伴又懵逼了，什么是超平面呢?这个在支持向量机这篇文章中是老生常谈的内容哦)但是老师敲黑板了，要注意,所有节点最后输出的函数只有1或者0两种状态。

激活函数为Logisttic函数:(这个函数不陌生吧，在逻辑回归这是必须要掌握的哦)

激活函数为Logisttic函数

激活函数为Logisttic函数

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