神经网络模型的核心概念与架构示意图

matlab BP神经网络 performance 图这五条线的详细解释

图中的三条彩色线条分别代表：每一次BP训练周期中MSE指标的表现；每一次BP交叉验证阶段中MSE指标的表现；以及每一次测试流程中的MSE指标表现。

特别是，在内部区域应当特别关注TEST红线这一指标位置,因为它是反映BP计算过程及其训练结果的重要标记.在BEST虚线处,我们看到当BP网络经过第八次迭代的训练后,所获得的训练结果达到了最佳水平.

GOAL虚线是在编程或直接使用MATLAB的ANN工具箱训练此BP时配置的网络容量终止条件（一个）。

扩展资料：BP（BackPropagation）神经网络最初是由Rumelhart带领的团队于1986年首次提出的。

BP（BackPropagation）基于反向传播误差进行训练形成的多层前馈网络结构，在各个领域中是广泛使用的神经网络模型之一。

该神经网络具备通过学习机制建立大量输入-输出模式之间映射关系的能力，并不需要在建立这些模式之前明确描述所需数学方程式。

BP网络的学习机制是通过梯度下降法实现的，并利用反向传播不断优化各层参数以降低总误差。BP神