反向传播算法适合问题的特征 ·实例是用很多“属性-值”对表示的 目标函数的输出可能是离散值、实数值或者由 若干实数属性或离散属性组成的向量 训练数据可能包含错误 可容忍长时间的训练 可能需要快速求出目标函数值 人类能否理解学到的目标函数是不重要的 2003.12.18机器学习-人工神经网络作者: Mitchel译者:曾华军等讲者:陶晓鹏2003.12.18 机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 9 反向传播算法适合问题的特征 • 实例是用很多“属性-值”对表示的 • 目标函数的输出可能是离散值、实数值或者由 若干实数属性或离散属性组成的向量 • 训练数据可能包含错误 • 可容忍长时间的训练 • 可能需要快速求出目标函数值 • 人类能否理解学到的目标函数是不重要的