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bp

（網絡模型）

鎖定
bp是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，是應用最廣泛的神經網絡模型之一。
外文名
Back Propagation
縮    寫
BP
提出時間
1986年
提出人
Rumelhart和McCelland（為首）
BP網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關係，而無需事前揭示描述這種映射關係的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小。BP神經網絡模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。