BP神经网络的详细说明。

简介：
BP神经网络详解：BP（back propagation）神经网络源于1986年，由Rumelhart和McClelland等人提出的，它是一种通过误差逆向传播算法进行训练的多层前馈神经网络，并因此成为应用最为广泛的一种神经网络模型。在人工神经网络发展的历程中，感知机（Multilayer Perceptron，MLP）网络曾对该领域产生深远的影响，被普遍认为是一种能够真正应用于人工神经网络的模型，其出现也引发了人们对人工神经元网络研究的强烈热潮。最初的单层感知网络（M-P模型）作为神经网络的开端，凭借其模型清晰、结构简易以及计算量小等优势而备受关注。然而，随着研究的不断深入，人们逐渐认识到该模型存在一些局限性，例如无法有效地处理非线性问题。即使采用更复杂的非线性函数来替代阀函数作为计算单元的作用函数，仍然难以解决非线性可分问题，并且无法实现某些基本的、必要的任务功能，从而限制了其应用范围。为了提升网络的分类和识别能力，并解决这些非线性问题，采用多层前馈网络成为了唯一的选择；具体而言，是在输入层和输出层之间引入隐藏层来构建多层前馈感知器网络。