下面是一个简单的示例，使用Python中的scikit-learn库实现BP神经网络进行分类预测： # 导入需要的库 from sklearn.neural_network import MLPCla...

反向传播算法是一种用于训练人工神经网络的常见算法，其基本思想是通过将误差从输出层向输入层反向传播来调整神经网络的权重和偏置，以提高网络的性能和准确率。 具体来说，反向传播算法可以分为以下几个步骤： 前...

梯度下降算法在神经网络中被广泛应用，主要用于训练模型参数。神经网络中的梯度下降算法通常分为三种类型：批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD）、随机梯度下降（Stochast...