BP神经网络结构

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，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，相邻层之间全连接，各神经元实现分层映射。输入信号先向前传播到隐含层节点，经作用函数后产生节点输出值，再将输出值反向传播至输入层节点，并按减小目标函数的方向进行权值调整。这种网络结构能够自动学习和逼近任意复杂的非线性关系，具有自适应性和自组织性。