BP神經網絡的理論理論常識
BP神經網絡的簡單結構：輸入層、一個或者多個隱層、輸出層。圖如下：
在圖中，涉及到的參數有：X1--Xn為輸入參數。輸入參數通過輸入層和隱層之間的的鏈接權重進行計算，到達隱層。
隱層的輸入參數通過隱層自帶的激活函數到達隱層的輸出參數
隱層的輸出參數通過隱層和輸出層的鏈接權重進行計算到達輸出層的輸入
輸出層的輸入參數通過輸出層自帶的激活函數到達輸出層的輸出參數，即為輸出結果
將輸出結果與期望結果進行對比，得出誤差。
將誤差反向傳遞到神經網絡中，改變神經網絡的層之間的權值，即訓練神經網絡。
訓練結束後，從輸入層輸入參數，得到輸出參數，進行測試。
BP神經網絡的理論理論常識
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