求助：BP神经网络
BP神经网络是什么？百度上说的太宽泛，它到底是什么，如果是一种可定义的系统，怎么实现烦请大侠指教，不甚感激
希望你能看下“【数学中国论坛导航】终极版”
这样你就会使用站内搜索，在数学中国这个平台上搜索你想要的东西； 就是一种网络而已……何必追求那么深…… 你好好的利用资源在社区找吧 回复 厚积薄发 的帖子
那个全站搜索我打不开，怎么回事呢？ 我觉得百度只适合学习一点名词之类的，这种概念还是学学相关资料吧……我记得论坛里有个“什么最新最全的神经网络”的课件…… 回复 gzyefeng 的帖子
可能是你浏览器版本底的原因！ 人工神经网络是上世纪 40 年代末兴起的一门跨多学科和门类的科学，它是通过模拟人脑神
经元的功能来达到用人工方法实现智能的目的。人工神经网络具有自适应性、自组织、自学
习的能力，已在模式识别、最优化、信息智能化处理、复杂控制等很多领域得到了广泛应用。
BP 网络简称误差反向传播网络，由于BP 网络在许多研究领域应用较多，方法比较成熟，
BP 网络的学习过程主要包括以下四个部分：
(1) 输入模式正向传播：正向传播是输入信号从输入层经隐层传向输出层，若输出层的输
出与期望输出的误差小于规定值，则学习算法结束；否则，反向传播。
(2) 输出误差反向传播：在(1)中我们得到了网络的实际输出值，当实际输出值与期望输出值的误差大于规定数值时，就要对网络进行校正。BP 网络的校正是从后向前进行的，即误差逆
传播，实际计算时从输出层到隐层，再由隐层到输入层。
(3) 循环记忆训练：为使网络的输出误差趋于极小值。对于BP 网络输入的每一组训练模式，
一般都要经过数百次乃至上万次的循环记忆训练才能使网络记住这一模式。这种循环记忆训练
实际就是反复重复输入模式正向传播和输出误差反向传播的过程。
(4) 学习结果判别：每次循环记忆训练结束后，都要进行学习结果的判别。判别的目的主
要是检查输出误差是否已经达到了允许的程度。如果达到了允许的程度，整个学习过程就结束，否则还要进行循环训练。 谢谢大家支招~~~~~~~~~~ 好东西，可以自己去搜下，有解释的