㈠ 在神经网络算法当中提到的在线训练和离线训练分别是什么意思

在线训练的话数据是实时过来的。所采用的算法必须得考虑这种实时性。而离线的话数据都已得到，即不会随着时间的变化有新的数据到来

㈡ BP神经网络在线学习的误差计算方法

标准BP算法中，每输入一个样本，都要回传误差并调整权值，这种对每个内样本轮训的方法称为“容单样本训练”。由于单样本训练遵循的是只顾眼前的“本位主义”原则，只针对每个样本产生的误差进行调整，难免顾此失彼，使训练次数增加，导致收敛速度过慢。因此，有另外一种方法，就是在所有样本输入之后，计算网络的总误差，再根据总误差调整权值，这种累积误差的批处理方式称为“批训练”或“周期训练”。在样本数较多时，批训练比单样本训练的收敛速度更快。