一个BP神经网络算法

资 源 简 介

一个BP神经网络算法

详 情 说 明

BP神经网络是一种经典的人工神经网络模型，常用于解决分类和回归问题。它通过反向传播算法（Backpropagation）来调整网络中的权重参数，使得网络能够逐步逼近期望的输出结果。

核心逻辑包括前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播中，输入数据经过隐藏层的激活函数处理，最终产生输出。反向传播阶段则根据输出误差，逐层调整权重，利用梯度下降法最小化损失函数。

在实际应用中，需要注意学习率的选择、激活函数的设计（如Sigmoid或ReLU）以及训练迭代次数的控制，以避免过拟合或欠拟合问题。通过合理设置这些参数，BP神经网络能够有效学习复杂的非线性关系，适用于多种工程和科研场景。