BP神经网络模型

资 源 简 介

BP神经网络模型

详 情 说 明

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络模型。该模型通过不断调整网络中的权重参数，使输出结果逐渐逼近期望值，最终达到最优状态。

核心机制在于其反馈调整过程：当网络输出与真实值存在误差时，该误差会沿着网络反向传播，逐层修正各层神经元的连接权重。这种调整通常采用梯度下降法，通过计算损失函数对权重的偏导数来确定调整方向和幅度。

BP神经网络在机器学习领域广泛应用，尤其擅长解决非线性问题。其多层结构能够拟合复杂函数关系，但需注意合理设置学习率和网络层数，避免陷入局部最优或过拟合问题。训练过程中，持续的权重更新使模型逐步收敛，最终获得满足精度要求的预测能力。