人工神经网络的本质(物理或数学意义)是什么?( 三 )
以上就是人工神经网络的本质 ， 通过不断尝试引入各种参量 ， 最终得到允许误差范围内的解 ， 并通过引入参量系数 ， 最终得到最优解——喂食=哭 。 通过负反馈机制 ， 当参量所占权重过小 ， 以当前参量所得结果为参考依据适当增加参量权重比例 ， 增加的比例的系数随机 。 通过第二次的结果和第一次的结果选择更合适的权重系数 ， 最后经过不断的“尝试“得到最优解 。 以上过程即是bp负反馈神经网络的算法思想 。
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