bp神经网络的算法和特点

BP网络可以任意逼近任何连续函数，但是它主要存在如下缺点：①从数学上看，它可归结为一非线性的梯度优化问题，因此不可避免地存在局部极小问题；②学习算法的收敛速度慢，通常需要上千次或更多。

神经元按一定方式连接起来就构成了一个能处理复杂信息的神经网络。 采用BP算法的多层前馈网络是目前应用最广泛的神经网络，称之为BP神经网络。 它的最大功能就是能映射复杂的非线性函数关系。

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BP神经网络 BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法,全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。 如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络,一般称为三层前馈网或三层感知器,即:输入层、中间层(也称隐层)和输出层。