在误差逆传播算法中，隐含层节点的误差信息应当：
根据自身下游神经元的误差进行加权计算
举一反三
- 在误差逆传播算法中，输出层神经元权重的调整机制和感知机的学习规则相比：
- 在使用误差逆传播算法时，为了克服学习空间中存在的局部最优点应当：
- 在BP学习算法中，误差信息是反向传播的，即从第一个隐层到输出层逐层修改各层神经元的连接权值，从而使网络误差最小。
- 关于BP算法的反向误差传播过程错误的是（） A: 输入误差 B: 隐层传递 C: 显层传递 D: 输出层
- 下面关于BP神经网络的说法中错误的是 A: BP网络是是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。 B: BP算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。 C: 在BP算法中数据流的正向传播时，数据的传播方向是输入层→隐层→输出层。 D: 在BP算法中数据的正向传播和误差的反向传播是同时进行的。
内容
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下面对误差反向传播(error back propagation,BP)描述不正确的是( ) A: BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐含层进行参数更新的方法。 B: BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差让各层单元修正各单元参数。 C: 对前馈神经网络而言，BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小。 D: 在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数。
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关于误差反向传播算法，下列说法正确的是______。 A: 误差反向传播算法仅仅适用于多层神经网络模型 B: 误差反向传播算法是多层神经网络的学习算法 C: 使用误差反向传播算法可计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度 D: 使用误差反向传播算法可以更新权值，最小化损失函数
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BP算法的核心思想是将输出误差以某种形式通过隐含层向输出层逐层反传。
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当隐含层或输出层中有多个神经元进行误差反向传播时，误差项会根据不同神经元的贡献程度进行反向传播，即按照权重系数的比例进行更新。
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BP算法的意义不包括： A: 隐含层神经元可以直接直接观测其误差，也可以调整其权重 B: 网络误差是由多层信号累积导致，BP算法将误差“分配”到各个层 C: 从输出层开始，逐层调整自身权重 D: 输出层得到误差信号之后，将该误差按照权重比例“反传”给上一层神经元