1966 oBP算法的具体步骤： >从训练样例集中取一样例，把输入信息输入到网络中。 >由网络分别计算各层节点的输出。 >计算网络的实际输出与期望输出的误差。 >从输出层反向计算到第一个隐层，按一定原则向减小误差 方向调整网络的各个连接权值一反问传播。 >对训练样例集中的每一个样例重复以上步骤，直到对整个 训练样例集的误差达到要求时为止。 在训练时，需要反向传播，而一旦训练结束，求解实 问题时，则只需正向传播
BP算法的具体步骤： 从训练样例集中取一样例，把输入信息输入到网络中。 由网络分别计算各层节点的输出。 计算网络的实际输出与期望输出的误差。 从输出层反向计算到第—个隐层，按一定原则向减小误差 方向调整网络的各个连接权值－反向传播。 对训练样例集中的每一个样例重复以上步骤，直到对整个 训练样例集的误差达到要求时为止。 在训练时，需要反向传播，而一旦训练结束，求解实际 问题时，则只需正向传播
具体算法： 1966 1)O:节点的输出： net:节点j的输入； Wi: 从节点到节点的连接权值。 net=∑wO, 2)误差函数 e=∑.y月 分别表示输出层上第k个节点的期望输出与实际输出少，y
具体算法： 1) Oi：节点i的输出； netj：节点j的输入； wij：从节点i到节点j的连接权值。 2) 误差函数 分别表示输出层上第k个节点的期望输出与实际输出 2 k k k (y ˆ y ) 2 1 e y ˆ , y i net j wi jOi
STC 1966 3)连接权值的修正 Wik(t+I)=Wik(t)+△Wk W(t+1)和wk(t)分别表示t+1和t时刻上从节点 j到节点k的连接权值，△w为修正量
3) 连接权值的修正 wjk(t+1)和wjk(t)分别表示t+1和t时刻上从节点 j到节点k的连接权值， ∆wjk为修正量。 j k j k w j k w (t 1) w (t)
S- rc 1966 为了使连接权值沿着e的梯度变化方向得以改善， 网络逐渐收敛，取 De △wj=-10wk 其中，门为增益因子
为了使连接权值沿着e的梯度变化方向得以改善， 网络逐渐收敛，取 其中， 为增益因子 j k j k w e w
1956 Be Onetk ● ow jk Onetx ow jk ne=∑w0,→8 变n0 令 δx Be Onetk .Aw de=n80
k j j k j k k O w e w net e 令 k j j j k j j k j k k j k j k j w O O w w net net w O j k k j k k w net net e w e