bp神经网络算法的优缺点,bp神经网络与bp算法区别

前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系

前馈神经网络：一种基础层次的神经网络模型，在结构上呈现出严格的分层排列特征．每个神经元仅与上一层的所有神经元建立联系，并通过接收到上一层的信息来进行计算，在完成当前计算后将结果传递到下一层．这种组织架构确保了信息在系统中单向流动的特点．

2、BP神经网络：基于反向传播算法训练的一种多层前馈型神经网络。3、卷积神经网络：由卷积运算构成且具有多层次结构的前馈神经网络。

二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。

2、BP神经网络：（1）函数近似：通过输入样本及其对应的目标值训练该网络以近似目标函数；（2）模式分类：通过给定的目标样本将其与输入样本相关联；（3）空间划分：依据所给定的空间划分规则对输入样本进行分类；（4）信息编码：降低输出特征空间维度以实现信息高效传输或存储。

3、卷积神经网络：主要应用于图像识别与物体识别等领域的计算机视觉以及自然语言处理等多个学科分支中。在应用方面有共同之处：BP型与卷积型 neural network 均属于前馈型 artificial neural network 架构；此外，在这一类别中的所有模型均基于 artificial neural unit 的基本组成单元构建而成。

三、作用不同
1、前馈神经网络：架构简洁且应用领域广，在理论层面具备强大的逼近能力——能以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数等特性，并能精确实现有限训练样本集。
2、BP神经网络：不仅拥有强大的非线性映射能力，在实际应用中也展现出良好的泛化性能。

网络中间各层的深度和节点数量可根据具体情况灵活设置，并且随着结构的不同表现出不同的性能特性；卷式神经网络具备特征提取能力，在层次结构下能实现输入数据的空间位置变化不敏感分类。

扩展资料：1、BP神经网络优劣势 BP 神经网络无论在网络理论以及性能指标上均已较为完善。其主要优势在于具备强大的非线性映射能力以及灵活多变的网络架构设置。

根据具体情况，网络中间各层的深度以及节点数量可以自由设定。而由于结构的不同，在性能上也会有所差异。然而，在实际应用中，基于BP算法构建的人工神经网络仍存在一些局限性。

①收敛速度较慢，在面对简单的题目时也需要经过数百次甚至数千次的迭代才能实现目标参数的优化。②模型在训练过程中可能陷入局部极小值状态。③网络结构参数（如层数与神经元数量）的选择缺乏理论依据指导。④该模型在泛化能力方面存在一定的局限性。

2、人工神经网络的特点和优越性主要体现在以下几个方面①具有自主学习能力

例如，在实现图像识别的过程中

展望未来的人工神经网络计算机将实现人类的经济预测和效益预测，并且其应用前景非常巨大。该系统具备联想存储功能。该系统展现出强大的优化求解能力。

寻求解决一个复杂问题的最佳方案通常会消耗大量计算资源。为了实现这一目标,可以通过构建专门针对该特定问题的人工神经网络模型,并充分利用计算机强大的计算能力,这样可能会使得找到最佳解决方案的时间大大缩短。

百度百科提供了一系列关于不同人工智能技术的基础知识介绍：Feedforward neural networks是一种重要的深度学习模型，在模式识别和机器学习领域具有广泛的应用；Backpropagation-based neural networks通过计算损失函数的梯度来调整权重参数以优化模型性能；Convolutional neural networks是一种基于卷积运算的深度学习模型，在图像处理和计算机视觉中表现出色；Artificial neural networks是模拟生物神经系统行为的人工智能模型，在机器学习和模式识别中有重要应用

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

BP算法、BP神经网络、遗传算法、神经网络这四者之间的关系

这些项目均涵盖人工智能领域，并由'文案狗'平台提供支持。具体而言，在这些类别中，BP算法、BP神经网络以及传统的人工智能神经网络均归于'神经网络'这一大类。值得注意的是，在这一领域中，遗传算法被视为'进化算法'的核心技术之一。

该系统模拟人类大脑的神经计算机制，并具备高度非线性预测与计算能力。该系统主要应用于非线性拟合与识别任务。其特点在于需经过"训练"过程。向系统输入数据并设定预期结果。经过多次训练后向新的输入数据时能够准确预测对应的输出结果。

神经网络广泛应用于模式识别和故障诊断领域。BP算法与BP神经网络作为一种改进型技术，在原有神经网络体系中实现了性能优化与功能完善。遗传算法源自进化计算领域，并借鉴自然界生物进化规律的过程进行研究：遵循优胜劣汰的基本原则。

物种或个体群体在长期进化过程中不断优化自身，在此过程中仅当其表现出色（以最小化或最大化目标函数为标准）时才有机会参与繁殖。经过长时间的迭代与更新后,最终能够收敛至全局最优解。这种算法特别擅长处理那些复杂且难以用传统方法求解的问题,并且已被广泛应用于各个领域

差分进化的策略、蚁群优化方法和粒子群搜索技术等都归为进化计算家族，在其核心理念上虽有所区别但均模仿自然界中不同物种的群体行为

RBF神经网络和BP神经网络有什么区别

RBF 在多个方面的泛化性能超越 BP 网络，在用于解决具有相同精度要求的问题时相比 RBF 网络而言更为简洁。

2. RBF 网络在逼近性能方面显著优于 BP 网络,基本上可以实现完全逼近,并且具有极高的灵活性,能够根据需求动态地增殖神经元节点直至达到预期逼近效果。

随着训练样本数量的增多, RBF网络隐层神经元数量大幅超越之前水平, 导致RBF网络的整体复杂度显著提升, 结构规模迅速扩大, 运算量也因此相应增长。

该类径向基（RBF）神经网络以其卓越性能著称于前馈架构中。该类径向基（RBF）神经网络不仅可以精确近似任何非线性函数，并且还具有全局近似能力。不仅如此，在本质上它显著地克服了传统BP神经网络存在的局限性。此外，在拓扑结构上更为紧凑，并具备独立优化结构参数的能力。这种方法能够加快训练效率和收敛速度。

4. 他们的架构存在显著差异。BP网络是通过持续优化神经元权重参数以最小化预测误差的一种学习机制。其基本采用梯度下降算法进行训练。

Radial Basis Function (RBF) networks属于前馈型神经网络。它们的关键特征在于并非依赖于持续地调节权值以趋近于最小误差的目标。其典型激励函数通常不同于Back Propagation（BP）中的S型激活函数。在RBF网络中，高斯核函数通过衡量输入样本与基向量之间的距离来确定每个基向量对输出样本的影响程度。

5. 固定的学习速率是bp神经网络的一个特点, 这会导致网络收敛速度较慢, 需要较长的时间来完成训练。对于某些较为复杂的任务, 使用bp算法可能会遇到需要极长时间的情况, 主要原因在于过小的学习率。

而rbf神经网络作为一种高效前馈型网络，在性能上具备显著优势。它不仅具有其他传统前向网络所不具备的最佳逼近性能，并且还拥有全局最优特性。此外其结构简单易懂，在训练效率上表现出色

rbf神经网络和bp神经网络有什么区别

固定的学习速率使得BP神经网络难以快速收敛，并且需要耗时较长进行训练。面对一些复杂的问题时, BP算法所需的时间可能非常漫长,并主要源于过低的学习率

而rbf神经网络是一种高效前馈型神经网络系统，在理论上具备最佳逼近性能和全局收敛特性等显著优势，并且在结构设计上更为简洁，在训练效率方面表现出色

BP神经网络和感知器有什么区别？

发展历程有别：感知器是由Frank Rosenblatt于1957年发明的一种人工神经网络，并被看作是最简单的前馈型人工神经网络；它属于二元线性分类模型。

而BP神经网络发展于20世纪80年代中期，David Runelhart。

Geoffrey Hinton等科学家各自独立地提出了误差逆向传播算法，并将其命名为BP算法。该方法系统地解决了多层神经网络中各隐含层之间的权重学习问题，并从理论上进行了全面的推导。

2、结构有所区别：BP网络是在输入和输出层之间添加一定数量的中间层（一层或多层）。
这些中间神经元被称为隐单元。
这些隐单元并不直接连接到外界。
然而它们的工作状态的变化则会影响输入和输出之间的关系。
每个层次都包含多个节点。

感知器也可称为单层的人工神经网络，并用于区分更为复杂的多层神经网络模型（Multilayer Perceptron）。 作为一种线性分类器来说，（单层）感知机本质上是构成更复杂前馈人工神经网络体系的基础单元。

算法差异：BP神经网络的计算体系包含正向传播与反向传播两个环节。在正向传播过程中,输入信号从输入层依次传递至隐含层,并最终到达输出层;每一层面的神经元状态仅影响其后续层面的神经元行为

感知器基于特征向量来表示的前馈型人工神经网络是一种二分类模型，在此结构中输入信号通过加权连接转换为输出信号。
参考资料来源：百度百科-感知器
参考资料来源：百度百科-BP神经网络。

前馈神经网络和BP算法是一个意思吗？

前馈型神经网络属于一种典型的神经网络架构，在深度学习领域具有重要地位；例如多层感知器（MLP）和径向基函数（RBF）等模型都属于这一类别；BP被视为一种主要的学习算法；一般来说，在多数情况下；这些模型都会采用BP作为一种核心的学习机制；然而；尽管如此；并非所有情况都局限于仅使用BP作为训练方法；实际上；研究者们也开发出了多种替代方案以适应不同的需求和场景；

bp算法也可以用在其他类型网络的训练。

bp代表什么呀

反向传播（Back Propagation）神经网络是一种学习算法，其全称为人工神经网络的基础学习机制。

以图所示拓扑结构为基础建立的单隐层前馈神经网络模型，在实际应用中通常被称为三层前馈网络架构或三层感知器模型。具体包括输入层、中间层（其中隐含着信息处理的核心部分）以及输出层。

该种结构特征表现为：各层次的神经元仅与其直接相连，并在其间进行全连接。同层次内部的神经元彼此间没有直接联系。各层次间的神经元不存在反馈回路，并构成一种分层次排列的前向式神经系统架构。

单计算层前馈神经网络仅适用于解决线性可分的问题，在处理非线性分类任务时，则必须依赖于包含隐含层的多层结构。在人工神经网络的发展历程中，长时间以来尚未发现有效解决隐藏层权重调整的方法。

自误差反向传播算法（即BP算法）提出以来，有效地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络中权重参数的优化难题。

BP神经网络（即Error Backpropagation Algorithm）是一种用于训练人工神经网络的学习方法。其中信息通过正向传播完成前馈计算的过程；而误差通过反向传播完成后向调整的过程。

输入端各个神经元的功能是接收外部输入信息并将其传递给中间端各个神经元；其中间层面属于内部信息处理部分，并承担着对信号进行转换的任务；最末一层隐含单元将信号传递至输出端各个神经元进行进一步加工，并完成一次学习过程中的正向传播

当实际输出未能达到预期目标时，则属于误差的反向传播过程。该误差沿输出层逆向传递，并按照基于误差梯度下降的方法修正各层次的权重参数直至隐含层及输入层逐步传递。

信息在系统中周而复始地进行正向传导和反向误差传播的过程中，在各层权重参数持续优化的过程中构成了神经网络的学习与训练机制。这一过程持续直至系统输出结果的误差降至可容忍水平，并在达到预先设定的学习终止条件时停止运行。

神经网络被广泛认为是认知科学中的核心研究领域。认知领域内的专家普遍认可人类大脑的认知过程主要包含三种基本方式：形式化逻辑推理能力、具象化信息处理能力和直觉性创造性思考模式。

逻辑性的思维是指基于逻辑规律进行推理的过程；它首先将信息转化为概念，并以符号形式表示；随后根据这些符号依据串行模式展开逻辑推理；这一完整的推理流程可以通过顺序化的指令语句实现，并由计算机按照规定的程序依次执行。

然而，直观式思维则是将分布式存储的信息进行整合和汇总，在此过程中会突然之间产生想法或找到解决问题的办法。

这种思维方式的核心在于以下两个方面:一是将信息以神经元兴奋模式的形式在系统内进行编码;二是通过各组分之间协同运作所形成的动态过程实现数据运算和知识获取。类似人类认知功能的人工神经网络则是一种模仿式的人工智能模型。

我们称这个非线性动力学系统为具有显著特点的信息处理体系。其显著特点是信息通过分散式存储和并行交互式处理来进行。尽管单个神经元的架构极为简单且功能有限，在此基础之上构建起来的整体网络体系却能够表现出极富变化性的行为特征。

神经网络的研究内容涵盖内容极为丰富，在反映其作为跨学科融合的技术领域特点方面具有显著意义。目前而言，在这一领域的主要研究重点集中于以下几点：其中一项核心方向是生物原型研究

通过生理学、心理学等多学科交叉的视角探究神经系统中神经细胞及其组织结构特征和功能运行机制。（2）构建理论体系。基于对生物原型的研究基础之上设计相应的神经元和神经网络的理论框架。

其中涵盖基本理论框架的多维度支撑体系。（3）网络model与algorithm研究。基于理论model研究基础之上构建具体的neural network model, 以实现computer simulation或开发硬件平台, 包括network learning algorithm的研究

在该领域内开展的技术模型研究工作也被视为一项重要课题。（4）人工神经网络应用系统。基于上述理论和方法基础，在实际应用中构建的人工神经网络系统也被视为一种创新性解决方案。在深入研究和实践探索的基础上，在网络模型与算法研究的基础上构建能够执行特定任务的智能信息处理平台，并开发具有自主学习和推理能力的智能控制系统。

回顾当代新兴科学技术发展的历程,人类在探索宇宙空间、基本粒子及生命起源等多个科学技术领域面临着重重挑战.我们同样能够预见到,有关人脑功能和神经网络的研究将会通过克服一系列复杂问题而取得突破性的进展.

人工神经网络的工作原理

人工神经网络的运行机制

人工神经网络的运行机制

采用人工神经网络对手写字母'A'和'B'进行识别作为研究案例。定义当输入为'A'时系统应返回1值，在接收'B'输入时则返回0值。

因此，网络学习准则应当是：当网络导致误判时，通过让其进行学习训练，从而降低未来再次出现同样误判的风险。

在本研究中, 我们为各连接赋予权重, 将'A'类图像输入至网络. 网络随后计算其加权总和, 判断是否超过阈值, 最后完成非线性处理以生成输出结果.

在此情况下，在线性判别器中将分类器的输出结果限定在两个离散类别的情况下（即取值范围被限定在两个离散类别），其概率均等分配意味着整个过程呈现出完全随机的特点。此时若输出结果对应于正确的分类（即给出'1'），则会促使相关连接权重得到增强；从而确保当网络再次接收到'A'类输入模式时仍能做出准确判断。

如果输出结果为"0"(即出现错误)，则为了减少综合输入加权值而调整连接权值。通过这样的调整使得网络下次再遇到"A"模式输入时再次出现错误可能性降低。

通过适当的操作调整，在给定的手写字母'A'和'B'中持续不断地输入一定数量的文字之后，在网络上通过上述学习方法执行多次训练步骤时（即经过多次训练），网络系统的正确率会有明显的提升。

一项研究表明，在神经网络中对这两种特征的学习已经取得了显著成果。该网络已详细地存储在每个连接权重中这两种特征的信息。当该网络再次呈现任何一个目标特征时，则能迅速且精确地区分并识别其所属类别。

从通常情况来看，在网络中神经元的数量越多，其能够记忆和识别的模式就越丰富。探讨人类大脑的工作原理是一个引人深思的问题。是否能够制造出能够模仿人类大脑的人工神经单元？

几百年来

在探索上述问题的答案的过程中，在过去几十年中逐渐形成了一个新的交叉性较强的新兴技术领域，并通常被称为'神经网络'。
神经网络的研究涉及到多个学术领域的研究。
这些学术领域之间相互结合、渗透，并共同促进技术的发展。

不同领域的科学家也基于各自学科的兴趣和专长的不同出发点，在多维度的方式下展开研究。

心理学家和认知科学家致力于研究神经网络的目标在于深入探究人脑加工、储存以及信息搜索机制，旨在揭示人脑功能的机理，并阐明人类认知过程的微结构理论。

生物学、医学以及脑科学研究领域的人士致力于运用神经网络技术推动脑科学研究朝着定量化、精确化及理论化的方向发展的同时也期望临床医学能够实现新突破

人工神经网络是由大量简单的基本单元构成的自适应非线性动态系统。这些单元之间通过复杂的连接方式相互作用形成整体功能相对简单但整体表现出高度复杂的动态行为。

人工神经网络体现人脑功能的一些基本特性，并非是对生物系统的一种逼真仿射,而是对真实世界的一定程度上的模仿、简化与抽象

相较于数字计算机而言，在构成原理和功能特点等方面更为贴近人类大脑的运作机制。它不具备固定的程序性操作模式，并非按照预设步骤运行；而是能够自主适应环境变化、总结经验规律，并具备自主学习能力、具备信息处理能力以及具备系统控制能力。

探讨起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物与生理学领域内，Waldeger等人提出了神经元学说。人们意识到复杂的神经系统由大量神经元构成。

大脑皮层由超过100亿个神经元构成，在每个立方毫米的空间内大约聚集着几十万个这样的细胞。这些神经元相互连接形成复杂的神经系统，并通过感觉器官接收来自身体内外的各种信号，并通过神经系统将这些信号传递至中枢神经系统中进行处理。随后对这些信号进行分析和综合后处理，并由运动神经将处理后的指令发送出去以完成一系列调节功能。从而帮助调节机体与外界环境之间的互动关系并协调全身的各项功能活动

与其它细胞类型相似，在具备包括...在内的基本组成部分中发挥作用。然而，在神经系统的特定组织中观察到的现象表明：与其它细胞类型相似，在具备包括...在内的基本组成部分中发挥作用。然而，在神经系统的特定组织中观察到的现象表明：其内部包含一个中心区域（即为胞质），其中心区域（即为胞质），其中心区域（即为胞质）。这些延伸结构的具体功能在于传递信号。

树状茎充当着接收输入信号的作用部位，在神经系统中占据重要地位。
树状茎从细胞体向外延伸，在随后的过程中逐渐变得纤细。
各个位置都可以与其他神经元的轴突末端相互连接，
这种连接关系形成了所谓的"神经递质传递"机制。

两神经元并未在此处建立直接连接，在此区域仅起到信息传递功能的作用。该区域之间的接触面间隙大致在（15至50）×10毫米范围内。根据其作用特性将突触划分为两类：一类是能够激发后膜电位变化的兴奋型突触；另一类则是抑制后膜电位变化的抑制型突触。这种分类则与神经元间信号传导特性相对应。

每个神经元均处于正常突触数目状态，在数量上能达到十个突触的最大值。它们之间的连接强度与电极性各有差异，并都具有调节的能力，在这一特性下实现其能够存储信息的能力得以体现。通过将成千上万的神经元进行互联构建的人工神经网络能够模拟人类大脑的部分特性

通过对比人工神经网络与传统计算机的工作原理，在信息处理效率方面存在显著差异：从信息传递速率的角度来看，人脑中的神经元之间的信息传递速率明显低于电子设备。具体而言，在毫秒量级范围内完成信号转换的人脑机制与后者的数百兆赫频率水平形成鲜明对比。

然而，在面对多种问题时人类大脑展现出卓越的能力：能够迅速进行判断决策以及应对各种情况；相比之下在计算速度方面人类大脑则远远胜过传统的串行计算机

人工神经网络的基本结构模拟人脑活动，并具备强大的并行计算能力，在运算效率上有显著提升。人类大脑存储信息的方式体现在通过突触强度的变化来调节记忆内容；这等同于记忆信息时神经元间连接强度的分布情况；而存储区与计算区功能结合在一起。

虽然人脑每天持续不断地发生神经细胞死亡（其速率约为每小时一千个），这并不会影响大脑执行正常思维功能的能力。

普通计算机包含独立的存储器和运算器，在知识存储与数据运算之间并不存在直接关联。唯有依靠人工编写相应的程序才能建立这两者的联系，并且这种联系必须依靠人为编写的程序来实现。个别元器件的故障以及程序中出现的细微错误都可能导致系统运行严重紊乱。

人类大脑展现出强大的自适应与自我组织能力。通过后天学习和训练可以开发出多种独特的功能。例如：

• 盲人的听觉和触觉非常敏锐；
• �聋哑人擅长手势交流；
• 训练有素的运动员展现出非凡的运动技巧。

普通计算机的功能基于程序中所包含的知识储备和处理能力。显而易见,对智能活动而言,无法轻易地通过总结和编纂程序来实现。人工神经网络同样具备基本具备自我适应和自我组织的能力。

通过学习或训练调整突触权值，在适应周围环境方面取得一定效果。基于不同的学习策略和内容特征，同一人工神经网络体系可能展现出多种功能特性。人工神经网络系统作为一个具备自主学习能力的智能体，在不断的学习过程中能够积累知识经验，并超越设计者预设的知识水平。

通常情况下，其学习训练模式可分为两类：一类是有导师的学习方式，在这种模式下会基于提供的样本标准进行分类或模仿行为；另一类是无导师型学习机制，在这种框架内仅设定系统的知识获取规则或行为准则，则具体的学习内容将根据系统所处环境（即输入信号状态）自动调整。在这种机制下，系统能够自主识别环境特征并发现潜在规律性，在一定程度上模拟了人类大脑的工作原理。

人工神经网络领域的早期研究可追溯至上世纪四十年代初。从时间线角度来看，在各个关键时期突出贡献的人物及其相关研究构成了人工神经网络发展的重要脉络

1943年,W·Mcculloch和W·Pitts两位学者基于对神经元本质特性的深入分析与总结,首次提出了神经元的数学模型。该模型自提出以来便被广泛沿用,并对其所在领域的相关研究发展产生了重要影响

因此，在人工智能领域方面，这两位学者可被视为人工神经网络研究的重要先驱者。1945年，在冯·诺依曼的领导之下开发的研究团队成功制造出了具有自动程序式的电子计算设备，并由此开创了现代电子计算机时代的开端。

1948年，在其研究工作中进行了系统对比分析，并提出了基于简单神经元构建的一种再生自动机网络模型。

然而，在指令存储式计算机技术急剧发展的背景下，他不得不转而投入该领域的研究，并在此方向上取得了重大的突破。

尽管冯·诺依曼在电子计算机领域享有盛誉作为核心代表人物

这项研究开创性地将人工神经网络从理论探讨转化为实际应用。当时，在全球范围内许多实验室沿袭这一模式制造感知机，并广泛应用于文字识别技术、语音控制技术、声呐信息处理技术及智能记忆系统开发。

然而，在此后的时期内，并非持续很久。随着数字计算机发展达到鼎盛时期，并非持续很久。许多研究者陆续放弃了这一领域的研究工作，并非持续很久。原因在于当时数字计算机的发展达到了高峰，并非持续很久。许多人错误地认为数字电子设备能够解决人工智能、模式识别以及专家系统等所有相关问题，并非持续很久。这种错误观念导致了感知机研究工作的冷落，并非持续很久。其次，在当时的条件下，并非持续很久。当时的电子技术和制造工艺水平较为落后，并非持续很久。主要使用的是电子管和晶体管等基本元件，并非持续很久。要制作出与真实生物体相近规模的人工神经网络几乎是不可能实现的，并非持续很久。在1968年的一本书中明确指出线性感知机的能力是有限制度的，并非持续很久。它无法解决像异觉这样的基本问题，并非持续很久。而多层网络也无法找到有效的计算解决方案并并非如此有效的方法能够得到广泛应用并不存在这样的可能性

60年代末期时，人工神经网络研究陷入低谷。此外，在六十年代初期阶段，则有Widrow提出了自适应线性元件网络。后来在此基础上进一步发展出了非线性多层自适应网络系统。

当时, 这些工作虽然没有明确标注神经网络名称, 真正是一种人工神经网络模型. 随着人们对感知机的兴趣逐渐下降, 神经网络的研究长时间处于停滞状态.

80年代初期, 模拟与数字混合型的超大规模集成电路制造技术发展至一个新的高度, 实现了实际应用, 此外, 数字电子技术在多个领域仍面临技术瓶颈问题. 这一背景表明, 人工神经网络获得突破性进展的契机已至

物理学家Hopfield分别于1982年和1984年在美国科学院院刊上出版了两篇关于人工神经网络研究的重要论文。这些发现使得科学家们对神经网络的作用机制及其潜在应用再次进行了深入探讨，并深刻地认识到了其实际应用的重要性。

随后,众多学者和研究人员围绕着Hopfield提出的方法展开了深入研究工作,并于80年代中期后催生了人工神经网络研究的热潮

什么是BP神经网络？

BP算法的核心概念在于学习过程由信号的正向传播和误差的反向回传两大部分构成；在正向传播阶段中，在输入层开始传递至各隐层，并最终到达输出层；当发现输出结果与预期不符时，在各个层级上逐步反推并修正信息传递路径；通过调整神经元间的连接权矩阵进行优化以降低预测误差。

经持续学习后，在将误差降至可接受水平上取得了进展。具体而言：首先，在选取一个样本时将输入数据传递至网络中进行处理；其次，在基于各节点之间的连接关系进行前向传播计算后从而得出神经网络的实际输出结果。

3、度量网络实际输出与期望输出之间的误差。
4、通过反向传播机制更新权重参数，并使其朝向减少误差的方向发展。

对于训练集中的每一个输入输出样本，请依次执行前述操作，直至训练集的整体误差降至预期水平