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BP神经网络

BP神经网络一、BP神经网络--定义BP神经网络，全称反向传播神经网络（BackpropagationNeuralNetwork），是一种多层前馈神经网络，它通过反向传播算法来训练网络中的权重和偏置项，以达到最小化输出误差的目的。BP神经网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，每一层都包含一定数量的神经元。这些神经元之间通过权重连接，并通过激活函数进行非线性变换，从而实现对输入数据的复杂映射和处理。

BP神经网络二、BP神经网络—网络特点多层前馈结构：BP神经网络由多层神经元组成。信息从输入层逐层向前传播至输出层，没有跨层或反馈连接。全连接层：每个神经元都接收来自前一层所有神经元的输出作为输入，并将自己的输出传递给下一层的所有神经元。无同层连接：同一层内的神经元之间不存在连接。

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