反向传播网络(Back- Propagation Network,简称 BP网络)是将WH学习规则一般化,对非线性 可微分函数进行权值训练的多层网络。 BP网络是一种多层前向反馈神经网络,其神经元 的变换函数是S型函数,因此输出量为0到1之 间的连续量,它可以实现从输入到输出的任意 的非线性映射 由于其权值的调整采用反向传播 ( Backpropagation)的学习算法,因此被称为 BP网络。反向传播网络(Back—Propagation Network，简称 BP网络)是将W—H学习规则一般化，对非线性 可微分函数进行权值训练的多层网络。 BP网络是一种多层前向反馈神经网络，其神经元 的变换函数是S型函数，因此输出量为0到1之 间的连续量，它可以实现从输入到输出的任意 的非线性映射。 由于其权值的调整采用反向传播 （Backpropagation）的学习算法，因此被称为 BP网络