BP神经网络基本概念_根据自己的理解给出bp神经网络的定义

BP神经网络基本概念：

       BP神经网络，它模拟了人脑的神经网络的结构，而人大脑传递信息的基本单位是神经元，人脑中有大量的神经元，每个神经元与多个神经元相连接。BP神经网络，类似于上述，是一种简化的生物模型。每层神经网络都是由神经元构成的，单独的每个神经元相当于一个感知器。

       BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。

       大家记住，反复的念这句话：反向传播，反向传播，反向传播。那么反向传播的东西是什么呢？答案是：误差。就是在模拟过程中（这是一个循环，我们在训练神经网络的时候是要不断的去重复这个过程的）收集系统所产生的误差，并且返回这些误差到输出值，之后用这些误差来调整神经元的权重，这样生成一个可以模拟出原始问题的人工神经网络系统。

       输入层是单层结构的，输出层也是单层结构的，而隐藏层可以有多层，也可以是单层的。输入层、隐藏层、输出层之间的神经元都是相互连接的，为全连接。总得来说，BP神经网络结构就是，输入层得到刺激后，会把他传给隐藏层，至于隐藏层，则会根据神经元相互联系的权重并根据规则把这个刺激传给输出层，输出层对比结果，如果不对，则返回进行调整神经元相互联系的权值。这样就可以进行训练，最终学会，这就是BP神经网络模型。