BP神经网络模型中信息的反向传播的目的是利用输出误差的信息（ ）。
A: 调整输入值
B: 直接修改输出值
C: 修改各层神经元
D: 修改各层神经元权值使输出误差最小
A: 调整输入值
B: 直接修改输出值
C: 修改各层神经元
D: 修改各层神经元权值使输出误差最小
举一反三
- BP神经网络的反向传播指的是：修改各层神经元的权值，使误差信号最小
- 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。
- 以下有关BP网络说法错误的是（ ）。 A: BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整 B: BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络 C: 正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出 D: 反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小
- 【单选题】以下有关BP网络说法错误的是() A. BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络 B. 反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小 C. 正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出 D. BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整
- 反向传播用于逐层传递误差，修改神经元间的连接权值，以使网络对输入信息经过计算后所得到的输出能达到期望的误差要求。