bp神经网络流程图解析

BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。

BP神经网络算法流程图图1-2 BP神经网络算法流程图2.2 本程序要实现的功能本程序要用神经网络来逼近二元函数在定义域上，即定义域是一条直线。图2-1 曲其大致工作流程为： 第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后达到输出层；第二阶段是误差(各边权重w和阈值)的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节各层相连边的权重的阈值。