❶ bp神经网络算法介绍
BP（Back Propagation）网络，这一概念由Rumelhart和McCelland带领的科学家团队在1986年首次提出。它属于多层前馈网络，通过误差逆传播算法进行训练，是应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能够学习和存储大量的输入-输出模式映射关系，其独特之处在于无需揭示描述这种映射关系的数学方程。其学习规则采用最速下降法，通过反向传播机制不断调整网络的权值和阈值，以达到最小化网络误差平方和的目的。
BP神经网络模型由三个主要层次构成：输入层、隐层（也称为隐藏层）和输出层。每一层在信息的传递和加工中扮演着至关重要的角色，共同协作完成复杂的任务。BP网络的强大之处在于其能够处理非线性问题，并通过多层结构逐步提炼和转换输入信息，最终输出预测或分类结果。
BP神经网络算法是在原有BP神经网络的基础上进行了优化和创新。与传统的BP网络不同，这种新的算法直接利用目标输出构建线性方程组，通过解方程组来求得待求的权值。这种方法避免了传统方法的局部极小值和收敛速度慢的问题，使得训练过程更加高效和直观。此外，新的算法还提高了模型的泛化能力，使其在处理未见过的数据时也能保持较高的准确性。