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文档摘要

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基于相对熵函数准则的BP算法收敛性深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今科技飞速发展的时代，人工智能与机器学习领域不断取得突破，而神经网络作为其中的核心技术，备受关注。前馈神经网络凭借其结构简单、可操作性强的特点，能够模拟任意的非线性输入输出关系，在众多领域如人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别等有着广泛应用。

在实际应用中，大部分前馈网络采用误差反向传播算法（BP算法）。BP算法的诞生解决了隐层引入以后的学习问题，具有非凡的历史意义和重大的现实意义。1969年，明斯基和佩珀特论证了简单线性感知器功能有限，给神经网络研究带来沉重打击，使其陷入低潮。19