简述BP神经网络如何接受带权值的训练样本集来训练神经网络的参数

BP神经网络是一种常见的前馈神经网络，它通过反向传播算法来训练神经网络的参数。具体来说，BP神经网络接受带权值的训练样本集，通过前向传播计算网络的输出值，再通过反向传播算法计算误差并调整网络的权值和阈值，不断迭代直到误差达到预设的阈值或者迭代次数达到预设的上限。

BP神经网络的训练过程可以分为以下几个步骤：
1. 初始化网络的权值和阈值；
2. 选取一个训练样本，将其输入到网络中，通过前向传播计算网络的输出值；
3. 计算输出值与期望输出值之间的误差，并通过反向传播算法计算误差对每个权值和阈值的偏导数；
4. 根据偏导数和学习率来更新每个权值和阈值；
5. 重复步骤2-4，直到所有的训练样本都被用于训练，或者误差达到预设的阈值，或者迭代次数达到预设的上限。

需要注意的是，BP神经网络的训练过程容易陷入局部最优解，因此需要采用一些技巧来避免这种情况的发生，例如随机初始化权值和阈值、使用动量法等。