精选优质文档-倾情为你奉上神经网络简介神经网络简介：人工神经网络是以工程技术手段来模拟人脑神经元网络的结构和特征的系统。利用人工神经网络可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，他是生物神经网络的一种模拟和近似。神经网络的主要连接形式主要有前馈型和反馈型神经网络。常用的前馈型有感知器神经网络、BP神经网络，常用的反馈型有Hopfield网络。这里介绍BP（Back Propagation）神经网络，即误差反向传播算法。原理：BP（Back Propagation）网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)，其中隐层可以是一层也可以是多层。图：三层神经网络结构图（一个隐层）任何从输入到输出的连续映射函数都可以用一个三层的非线性网络实现BP算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。正向传播时，传播方向为输入层隐层输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元。若在输出层得不到
