BP神经网络（BPNN）

BP神经网络（BPNN）是一种最基础的神经网络模型，它采用前向传播和反向传播的方式进行训练和学习。BP神经网络是一种有监督学习算法，它可以通过输入数据和对应的输出数据来训练模型，以便进行预测和分类任务。

BP神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入的数据，隐藏层对输入数据进行处理和转换，输出层产生最终的预测结果。每个神经元都与前一层的所有神经元相连，并且每个连接都有一个权重值。神经元通过激活函数对输入信号进行加权求和，并将结果传递给下一层的神经元。

BP神经网络的训练过程主要分为两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播阶段，输入数据通过网络，每个神经元计算并传递信号，直到输出层产生预测结果。在反向传播阶段，根据预测结果和真实输出之间的误差，通过调整权重值来更新网络参数，以减小误差。这个过程反复进行，直到达到预定的训练目标。

BP神经网络在实际应用中具有广泛的应用，例如金融风控、图像识别、自然语言处理等领域。它可以通过学习大量的数据来建立模型，并用于预测和分类任务。