BP架构

BP（Back Propagation）架构是一种在人工神经网络中常用的学习算法。该架构通过反向传播误差来不断调整网络中的权重和偏置，以使网络的输出结果尽可能接近期望的输出。BP架构包括两个主要的过程：前向传播和反向传播。在前向传播过程中，网络接收输入数据并产生一个输出；而在反向传播过程中，网络根据实际输出和期望输出之间的差异来更新权重和偏置，以使下一次的前向传播结果更加准确。BP架构的优点是其简单易懂、适用性强且已广泛应用于各种类型的人工神经网络中。