神经网络简单实例，最通俗易懂讲解

定义：BP是一种多层前馈神经网络，主要特点信号向前传递，误差反向传播。在传递过程中，输入信号从输入层经隐含层，直至输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层未达到期望输出，则根据预测误差调整权值和阈值，使网络输出不断逼近预测输出。 1 网络初始化：确定输入、隐含、输出层神经元个数   2 输入层 -->隐含层计算： 3 隐含层 --> 输出层计算:    4 误差计算： 5 权

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