bp(back propagation)神經網路是在2023年被rumelhart與mccelland等科學家提出的概念，正如名字所說，它是一種back propagation型的網路，它將訓練誤差進行逆向傳播，通過前饋的方式不斷修正網路中各神經元的權值，而進行自身學習的。
bp神經網路拓撲結構包含有三個層，輸入層、隱含層以及輸出層。層與層之間即通過神經元對映關係而連線，這種網路中包含有大量輸入輸出對映關係，所以要學習的引數也是非常的多，但是這種結構的好處就是我們可以用這種簡單的對映關係而擬合出任何一種高階複雜的函式(萬能逼近定理)。
bp神經網路的典型結構圖如下：
正向傳遞
前向傳遞的兩個神經元為節點i與節點j，i與j之間的權值為ωij，在節點j處
BP神經網路演算法
bp神經網路是一種基於有監督的學習，使用非線性可導函式作為傳遞函式的前饋神經網路。一 模型 bp神經網路由輸入層 隱含層 輸出層組成。訓練過程分為網路輸入訊號正向傳播和誤差訊號反向傳播，按有監督學習方式進行訓練。1 相鄰層之間結點的連線有乙個權重wij，其值在 1,1 之間 2 每乙個神經單元都有一...
神經網路BP演算法
def seed d,q,l d代輸入層神經元個數，q代表隱層神經元的個數，l代表輸出層元素的個數，該函式用來初始化權重和閾值 v np.array random.random for i in range q for j in range d 初始化輸入層到隱層權重 print v w np.ar...
BP神經網路演算法實現
bp神經網路演算法實現 include include include include define nh 3 輸入層 define ni 4 隱層 define nj 1 輸出層 define nk 100 樣本容量 define test 70 測試集容量 define nr 0.7 學習效率 ...