Python实现BP神经网络算法（理论+实例+代码）.pdf

神经网络的多层感知器模型基于BP算法，是目前广泛应用的神经网络之一。在多层感知器的应用中，常见的是单隐层网络，包括输入层、隐层和输出层。具体算法采用梯度下降法，这里省略了详细过程。BP算法的程序实现流程也是关键，而标准BP算法存在训练过程振荡缓慢的问题。为了提高网络训练速度，可以通过增加动量项进行改进。动量项考虑了之前的调整经验，对当前的调整起到阻尼作用。在权值调整公式中加入动量项，可以减小训练过程中的振荡趋势。