bp神经网络模型的结构是什么

BP神经网络模型是一种前向反馈式的人工神经网络，它由输入层、隐藏层（可以有多个）和输出层组成。每一层都由若干个神经元组成，相邻两层之间神经元之间有权重连接。

在BP神经网络中，输入信号通过输入层传递给隐藏层，再经过隐藏层的处理后，最终输出到输出层。在每次训练时，通过输入数据和期望输出数据计算出网络输出值和误差，然后通过误差反向传播算法调整每个神经元之间的权重，使得输出误差最小化。

BP神经网络的优点在于可以通过多层隐藏层来提高网络的表达能力，可以用于解决非线性问题。其缺点在于容易陷入局部最优解，且训练时间较长。