counterpropagation的意思|示意

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Counterpropagation（反馈传播，CP）是一种自组织神经网络，它具有训练自组织映射（TOM）算法和一种分类网络学习算法组成，它具有调节功能和自组织特性。它的基本特点是在输入层与输出层之间有一个被称为“控制层”的隐藏层，它的权重是根据相应的输入和输出反馈通过自组织过程定义的，以此来实现训练过程中的自学习。

Counterpropagation是一种非线性学习方法，它可以解决复杂的对现实世界进行分类和分析的问题，尤其适用于信息量大，且没有明确定义关系的复杂训练问题。它可以快速学习非线性变换，同时具有脑机联合学习和自组织特性，使用较少的计算量实现最佳性能。

Counterpropagation主要用于识别和分类复杂的数据，如语音识别，图像识别，手写字识别，文本分类等，其可以使用十分有效的方法自动学习某种复杂的运动，如客户类型的分类，股票市场的预测，大型数据的搜索等。它可以使用许多不同的运算模式，包括反馈，自学习，共同学习，基于先验知识，聚类和并行运算等。

借助于Counterpropagation，企业可以有效地应对复杂的任务，如识别与聚类大量复杂的信息、文本分析、空间数据挖掘等。Counterpropagation十分适用于处理大数据，并能够解决非线性和复杂的问题，从而使企业拥有更丰富的数据，并实现更好的处理效果。