BP神经网络算法详情

BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。它具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构，可以根据具体情况任意设定网络的中间层数和各层的神经元个数。然而，BP神经网络也存在一些主要缺陷，包括学习速度慢、容易陷入局部极小值、网络结构选择没有理论指导和推广能力有限等。

BP神经网络的计算过程如下：首先，将训练集的输入数据通过前馈传递，计算出输出层的输出。然后，通过比较输出层的输出与期望输出，计算出误差。接下来，将误差通过误差逆向传播算法反向传递至隐藏层和输入层，根据误差调整神经元之间的连接权值。这个过程不断迭代，直到网络的输出与期望输出达到一定的精度。