前馈神经网络与bp神经网络

前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN），也称为BP神经网络（Backpropagation Neural Network），是一种基本类型的神经网络架构。它有一个明确的方向，信息仅从输入层向前传递到输出层，不会形成反馈环路。前馈网络通常包含输入层、隐藏层和输出层，每一层都由节点组成，每个节点通过权重与前一层节点连接，并应用激活函数。

BP神经网络得名于它的训练算法——反向传播（Backpropagation）。这是一种基于梯度下降法的监督学习策略，用于调整网络内部的权重，以最小化预测值与实际标签之间的误差。在这个过程中，误差信号从输出层开始，沿着网络反方向逐层传播，计算每个权重对损失的影响并更新它们。

简而言之，前馈神经网络是一种结构简单但功能强大的模型，而BP神经网络则是其中一种常见的训练技术，使得前馈网络能够处理复杂的非线性关系。