BP（back-propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由Rumelhart和McCelland領(lǐng)導(dǎo)的一組科學(xué)家于1986年提出的。它是一種采用誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。它是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)

BP（back-propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由Rumelhart和McCelland領(lǐng)導(dǎo)的一組科學(xué)家于1986年提出的。它是一種采用誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。它是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)和存儲(chǔ)大量的輸入輸出模式映射關(guān)系，而不必事先揭示描述映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。其學(xué)習(xí)規(guī)則是利用梯度下降法通過(guò)反向傳播不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、隱層和輸出層。