BP flow chart

BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出不符，则转入误差的反向传播阶段。反向传播将输出误差以某种方式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有神经元，从而获得各层神经元的误差信号，此误差信号即作为修改各神经元权值的依据。这种基于误差反向传播算法训练的神经网络模型称为BP网络。