如何确定bp神经网络络的网络拓补结构

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人工bp神经网络络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等.目前,已有近40种bp神经网络络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等.
Propagation网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的bp神經网络络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速丅降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BPbp神经网络络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide

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