BP神经网络按照误差逆向传播算法训练的多前馈神经网络

资 源 简 介

BP神经网络按照误差逆向传播算法训练的多前馈神经网络

详 情 说 明

## BP神经网络：误差驱动的智能学习架构

BP（Back Propagation）神经网络是一种基于误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，其核心思想是通过反向调整连接权重来最小化输出误差。

### 工作原理 前馈计算：输入数据从输入层经隐藏层逐层传递至输出层，各层神经元通过激活函数（如Sigmoid）产生非线性输出。 误差反向传播：输出层结果与真实值比较得到误差，沿网络反向传播误差信号，利用梯度下降法逐层调整权重。 权重更新：根据误差对权重的偏导数（链式法则）动态修正连接参数，使网络输出逐步逼近目标值。

### 核心优势 自适应学习：无需人工干预特征提取，通过大量样本自动优化权重。 非线性建模：多层结构可拟合复杂函数，解决线性不可分问题（如异或逻辑）。

### 应用局限 梯度消失：深层网络中误差信号可能逐层衰减，导致训练停滞。 过拟合风险：需配合正则化或Dropout等技术提升泛化能力。

作为深度学习的基础模型，BP神经网络在模式识别、金融预测等领域仍有广泛价值。