人工神经网络（感知器模型和BP算法）模式识别

资 源 简 介

人工神经网络（感知器模型和BP算法）模式识别课程实验

详 情 说 明

在这个文档中，我们将讨论人工神经网络以及与之相关的感知器模型和BP算法。这些是模式识别课程实验中非常重要的概念。人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，它可以用于解决各种模式识别问题。感知器模型是最简单的人工神经网络模型之一，它由多个称为神经元的单元组成，每个神经元都有多个输入和一个输出。BP算法（反向传播算法）是一种用于训练人工神经网络的常用方法，通过不断调整网络权重来最小化预测输出与实际输出之间的误差。模式识别课程实验将帮助学生深入理解这些概念，并通过实际操作来应用它们。