最近有个机会可以好好的研究下BP神经网络~
BP神经网络要从神经网络的简史开始说起了解过了神经网络简史，就对BP神经网络的发展历程有了一定的了解
下面，可以初步了解以下BP神经网络的结构
神经元是组成神经网络最基本的构成，简单的分为输入层，隐层，输出层，输出层和隐层之间通过**函数连接
BP神经网络最常用的**函数为Sigmold函数敲重点！
BP算法和BP神经网络的区别，BP算法可以用在不同的网络结构上面，而BP神经网络特指多层前馈神经网络
BP神经网络结构由前向传播和反向传播共同组成
前向传播主要由 输入层——隐层——输出层
反向传播则是由输出层——隐层——输入层
下面是自己手工推导的过程
如果对以上的前向传播和反向传播过程不够理解，可以通过以下这个例子进行理解：
通过上述过程是不是对BP神经网络有了大致的了解
BP神经网络在日常的应用十分广泛利用BP神经网络进行了一个简单的实验!
实验效果还是不错的，Loss值也在预期范围内~
以上是我对BP神经网络的简单理解，欢迎大家一起讨论~