前馈型神经网络的基本结构是什么？运行方式如何？为什么前馈型神经网络又称为“BP神经网络”？

前馈型神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收输入信号，隐藏层对输入信号进行加工处理，输出层输出最终结果。

前馈型神经网络的运行方式是将输入信号通过输入层传递到隐藏层，在隐藏层中加工处理，再将结果传递到输出层输出最终结果。在神经网络的运行过程中，输入信号会不断地从输入层传递到隐藏层，再传递到输出层，直到输出最终结果。

前馈型神经网络又称为“BP神经网络”，是因为它使用了反向传播算法（Backpropagation，BP）来训练神经网络。在训练过程中，BP算法根据网络输出结果和实际结果之间的误差，通过反向传播调整每个神经元的权重和偏置，以达到减小误差的目的。因此，前馈型神经网络也被称为BP神经网络。