BP 神经网络 分类应用

资 源 简 介

BP 神经网络 分类应用

详 情 说 明

BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈网络，在分类任务中展现出强大的非线性映射能力。其核心在于通过梯度下降法逐层调整权重，使网络输出不断逼近真实标签。

网络结构通常包含输入层、若干隐藏层和输出层，其中隐藏层采用Sigmoid或ReLU等激活函数引入非线性特性。训练时，前向传播计算预测结果，反向传播则根据输出误差逐层修正权重，形成"学习-反馈"的闭环机制。

对于分类任务，输出层常使用Softmax函数配合交叉熵损失函数，能有效处理多分类问题。实际应用中需注意学习率设置、正则化防止过拟合，以及批量归一化等优化技巧。该模型特别适合处理特征间存在复杂非线性关系的分类场景，如图像识别、医疗诊断等领域。