BP神经网络算法原理（BP神经网络算法具体什么情况）

每日小编都会为大家带来一些知识类的文章，那么今天小编为大家带来的是BP神经网络算法方面的消息知识，那么如果各位小伙伴感兴趣的话可以，认真的查阅一下下面的内容哦。

1、BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家小组提出^{，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。}

2、BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

3、它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

4、BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。

本文到此结束，希望对大家有所帮助。