人工神经网络BP是受到了什么启发才问世的

人工神经网络BP是受到生物神经网络的启发而问世的。BP（Back Propagation）神经网络算法是一种基于反向传播的多层前馈神经网络，其设计灵感来源于人类的大脑和神经系统。BP神经网络算法模拟了神经系统中神经元之间的相互作用和信息传递过程，从而实现了对输入数据的学习和分类。该算法被广泛应用于模式识别、图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

相关问题

人工神经网络 BP神经网络

BP神经网络是一种人工神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。它由多个人工神经元按一定方式连接而成，可以处理复杂的信息。因此，BP神经网络是一种应用最广泛的神经网络类型。在一维反演中，BP神经网络已经得到了广泛的应用。但在二维、三维反演方面，BP神经网络的应用相对较少，主要原因是很难产生全面代表性的样本空间。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [人工神经网络与bp神经网络,BP神经网络算法原理](https://blog.csdn.net/aifans_bert/article/details/126693678)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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人工神经网络和BP神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人脑神经元之间信息传递、处理机制的数学模型。它由大量的人工神经元（Artificial Neuron）相互联接构成，每个神经元都有一定数量的输入和一个输出。输入是其他神经元的输出，输出则被其他神经元作为输入。ANN可以用于分类、回归、聚类等任务。

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常见的人工神经网络，也是一种有监督学习算法。BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，其中隐藏层可以有多层。BP神经网络的训练过程是通过反向传播算法来实现的，即先将输入数据送入网络，然后将输出结果与真实结果进行比较，计算误差，再将误差从输出层向输入层反向传播，根据误差调整每个神经元之间的权重，使误差最小化。