MLP Back Propagation method

资 源 简 介

MLP Back Propagation method

详 情 说 明

在机器学习中，MLP反向传播方法是一种常用的人工神经网络算法。该算法通过将输入信号向前传递，计算输出误差并反向传播误差，来训练多层感知机模型。具体来说，该方法使用梯度下降算法来最小化误差函数，并通过逐层调整权重和偏差来优化模型的准确性。总之，MLP反向传播方法是一种可靠的机器学习算法，可以用于各种各样的问题，比如分类、回归和聚类等。