BP神经网络

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，每个层次包含若干个节点。在训练过程中，通过反向传播算法不断调整网络参数，使网络输出逐渐接近期望输出。BP神经网络具有自学习和自适应的能力，能够处理非线性、复杂和高维的数据。它在模式识别、分类、预测等领域具有广泛的应用前景。