大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于bp神经网络结构的问题，于是小编就整理了3个相关介绍bp神经网络结构的解答，让我们一起看看吧。
BP神经网络模型的意义？
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。
BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、***用梯度下降法来计算目标函数的最小值。
人工智能概论中BP是什么意思？
BP是人工神经网络
人工神经网络可以分为很多种类型，BP（Back Propagation）神经网络就是其中应用比较广泛的一种，全称为“后向传播学习的前馈型神经网络”。BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，信号是前向传播的，而误差是反向传播的。在BP神经网络中，后向传播是一种学习算法，体现为训练过程，该过程是需要监督学习的；前馈型网络是一种结构，体现为网络框架。
人工智能的第二次***始于上世纪80年代。BP(Back Propagation)算法被提出,用于多层神经网络的参数计算,以解决非线性分类和学习的问题。
另外,针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用,人工智能迎来了又一轮***。然而,人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持,之后BP算法更被指出存在梯度消失问题,因此无法对前层进行有效的学习。
专家系统也暴露出应用领域狭窄、知识获取困难等问题。人工智能的研究进入第二次低谷。
bp神经网络得到的是函数吗？
是的，BP神经网络可以被看作是一个函数。它将输入数据映射到输出数据，通过一系列的神经元和层之间的连接和权重调整，实现了非线性的函数逼近能力。
BP神经网络通过反向传播算法，通过不断调整神经元之间的权重和偏置，使得网络能够逐渐逼近目标函数。因此，BP神经网络可以看作是一个复杂的非线性函数，它将输入数据映射到输出数据，实现了函数的近似。
到此，以上就是小编对于bp神经网络结构的问题就介绍到这了，希望介绍关于bp神经网络结构的3点解答对大家有用。
