举一个人工神经网络算法的例子.
人工神经网络算法的一个例子是反转算法.这是用于培训多层神经网络,特别是前进神经网络的监督学习算法.该算法的主要目标是通过调整神经元之间的连接权重来最大限度地减少预测输出和实际输出之间的差异.该算法由两个主要阶段组成:前进和后进.在传输中,输入输入输入到网络中,其效应传播到输出生成之前.输出然后与预期输出进行计算,错误计算.在后进传输中,错误通过网络反转,连接权重使用降梯更新.此过程被重复多次,直到网络数据融合到可接受的准确度.在各种语音识别和图像处理应用中,它广泛使用,但需要大量的计算资源,比如语言和语言准确度和处理.