bp神经网络结构图

4、 BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 工神经网络就是模拟思维的第二种方式。 这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。

2、 BP神经网络构建 根据要拟合的非线性函数特点确定BP网络结构，由于该非线性函数有两个输入参数，一个输出参数，所以BP网络结构可以设置为2-5-1，即输入层有2个节点，隐含层有5个节点，输出层有1个节点。 BP神经网络训练 用非线性函数输入输出数据训练神经网络，使训练后的网络能够预测非线性函数输出。

3、 图 1 所示是一个简单的三层（两个隐层，一个输出层）神经网络结构，假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题，我们给这个网络一个输入样本 ，通过前向运算得到输出 。 输出值 的值域为 ，例如 的值越接近0，代表该样本是"0"类的可能性越大，反之是"1"类的可能性大。

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