BP神经网络拓扑结构

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络拓扑结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层的神经元负责接收外部输入信号，隐藏层的神经元负责对输入信号进行处理和计算，输出层的神经元负责输出计算结果。BP神经网络通过反向传播算法不断调整神经元之间的连接权重，以使网络输出与期望输出之间的误差最小化。