神经网络的学习有

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神经网络的学习过程主要包括前向传播和反向传播两个关键步骤。在前向传播过程中，输入数据经过多个神经元的加权和激活函数处理，最后得到网络的预测输出。

而反向传播则是利用损失函数计算预测输出与实际输出之间的差距，并通过梯度下降算法来调整网络中的权重和偏置，以最小化损失函数。

这样的迭代过程不断更新网络参数，使其逐渐逼近最优解，从而实现神经网络的学习过程。

16小时前

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1.死记式学习

网络连接权值根据特殊记忆模式设计而成，其值不变。在网络输入相关模式时，唤起对记忆模式的回忆，对输入模式进行相应处理。Hnp}eld网络在作联想记忆和优化计算时采用了死记式学习。

2.有监督学习

有监督学习又称为有教师学习。网络将实际输出和教师指定的输出加以比较，得到在一定范数意义下的误差，由误差函数决定连接权值的调整，目的是使误差函数达到最小值口一般根据占规则对连接权值进行调整。前向神经网络BP算法采用了监督学习方式

14小时前

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