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1、BP（Back Propagation）網(wǎng)絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毜亩鄬忧梆伨W(wǎng)絡，是應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一。

2、BP網(wǎng)絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數(shù)學方程。

3、它的學習規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡的誤差平方和最小。

4、BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。

5、2、BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法是在BP神經(jīng)網(wǎng)絡現(xiàn)有算法的基礎上提出的，是通過任意選定一組權(quán)值，將給定的目標輸出直接作為線性方程的代數(shù)和來建立線性方程組，解得待求權(quán)，不存在傳統(tǒng)方法的局部極小及收斂速度慢的問題，且更易理解。

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