BP神经网络

中文名 反向传播神经网络，又叫 多层前馈神经网络。

原理   C++实现

正向传递子过程

其中f()为激活函数

反向传递子过程

误差函数如下

而BP神经网络的主要目的是反复修正权值和阀值，使得误差函数值达到最小。

根据梯度下降法

根据梯度下降法，那么对于隐含层和输出层之间的权值和阀值调整如下

而对于输入层和隐含层之间的权值和阀值调整同样有

BP神经网络一般用于分类或者逼近问题。如果用于分类，则激活函数一般选用Sigmoid函数或者硬极限函数，如果用于函数逼近（预测、回归），则输出层节点用线性函数，即。