bp神经网络的核心问题是什么

❶ BP神经网络算法的摘 要

BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的，是通过任意选定一组权值，将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。

❷ BP神经网络可以得到最优解吗

如果题主是想知道可以得到最优解吗，答案是可以。
但如果题主是想问一定能得到最优解吗，答案是不一定。
BP神经网络一个重要问题就是容易陷入局部最优解，无法达到全局最优解，尤其是当数据量较大或者较为复杂的时候很难得到全局最优解。如何有效避免陷入局部最优、达到实际最优解也是目前很多人在研究的问题。

❸ BP神经网络的原理的BP什么意思

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19936

在本教程中，您将学习如何在R语言中创建神经网络模型。

神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互连的处理元件（称为神经元）组成，以解决问题。它遵循非线性路径，并在整个节点中并行处理信息。神经网络是一个复杂的自适应系统。自适应意味着它可以通过调整输入权重来更改其内部结构。

该神经网络旨在解决人类容易遇到的问题和机器难以解决的问题，例如识别猫和狗的图片，识别编号的图片。这些问题通常称为模式识别。它的应用范围从光学字符识别到目标检测。

本教程将涵盖以下主题：

• 神经网络概论

• 正向传播和反向传播

• 激活函数

• R中神经网络的实现

• 案例

• 利弊

• 结论

神经网络概论

神经网络是受人脑启发执行特定任务的算法。它是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都具有与之关联的权重。在学习阶段，网络通过调整权重进行学习，来预测给定输入的正确类别标签。

人脑由数十亿个处理信息的神经细胞组成。每个神经细胞都认为是一个简单的处理系统。被称为生物神经网络的神经元通过电信号传输信息。这种并行的交互系统使大脑能够思考和处理信息。一个神经元的树突接收来自另一个神经元的输入信号，并根据这些输入将输出响应到某个其他神经元的轴突。



创建测试数据集

创建测试数据集：专业知识得分和沟通技能得分

• # 创建测试集test=data.frame(专业知识,沟通技能得分)



预测测试集的结果

使用计算函数预测测试数据的概率得分。

• ## 使用神经网络进行预测Pred$result


• 0.99282020800.33355439250.9775153014



现在，将概率转换为二进制类。

• # 将概率转换为设置阈值0.5的二进制类别pred <- ifelse(prob>0.5, 1, 0)pred


• 101



预测结果为1,0和1。

利弊

神经网络更灵活，可以用于回归和分类问题。神经网络非常适合具有大量输入（例如图像）的非线性数据集，可以使用任意数量的输入和层，可以并行执行工作。

还有更多可供选择的算法，例如SVM，决策树和回归算法，这些算法简单，快速，易于训练并提供更好的性能。神经网络更多的是黑盒子，需要更多的开发时间和更多的计算能力。与其他机器学习算法相比，神经网络需要更多的数据。NN仅可用于数字输入和非缺失值数据集。一位着名的神经网络研究人员说：“神经网络是解决任何问题的第二好的方法。最好的方法是真正理解问题。”

神经网络的用途

神经网络的特性提供了许多应用方面，例如：

• 模式识别：神经网络非常适合模式识别问题，例如面部识别，物体检测，指纹识别等。

• 异常检测：神经网络擅长异常检测，它们可以轻松检测出不适合常规模式的异常模式。

• 时间序列预测：神经网络可用于预测时间序列问题，例如股票价格，天气预报。

• 自然语言处理：神经网络在自然语言处理任务中提供了广泛的应用，例如文本分类，命名实体识别（NER），词性标记，语音识别和拼写检查。

最受欢迎的见解

1.r语言用神经网络改进nelson-siegel模型拟合收益率曲线分析

2.r语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

3.python用遗传算法-神经网络-模糊逻辑控制算法对乐透分析

4.用于nlp的python：使用keras的多标签文本lstm神经网络分类

5.用r语言实现神经网络预测股票实例

6.R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类

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8.python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖

9.matlab使用贝叶斯优化的深度学习

❹ bp神经网络是有监督还是无监督

bp神经网络是有监督。

BP神经网络是最基础的神经网络，其输出结果采用前向传播，误差采用反向（Back Propagation）传播方式进行。BP神经网络是有监督学习，不妨想象这么一个应用场景：输入数据是很多银行用户的年龄、职业、收入等，输出数据是该用户借钱后是否还贷。

作为银行风控部门的负责人，你希望建立一个神经网络模型，从银行多年的用户数据中学习针对银行客户的风控模型，以此判定每个人的信用，并决定是否放贷。

基本原理

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。

BP神经网络是一种按误差反向传播（简称误差反传）训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

❺ BP神经网络

神经网络能很好地解决不同的机器学习问题。神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络，每一层的输出变量都是下一层的输入变量。

上图显示了人工神经网络是一个分层模型，逻辑上可以分为三层：

输入层 ：输入层接收特征向量 x

输出层 ：输出层产出最终的预测 h

隐含层 ：隐含层介于输入层与输出层之间，之所以称之为隐含层，是因为当中产生的值并不像输入层使用的样本矩阵 X或者输出层用到的标签矩阵 y 那样直接可见。

下面引入一些标记法来帮助描述模型：

!$ a^{(j)}_{i} $ 代表第j层的第i个激活单元。 !$ heta^{(j)} $ 代表从第 j 层映射到第 j+1 层时的权重的矩阵，例如 !$ heta^{(1)} $ 代表从第一层映射到第二层的权重的矩阵。其尺寸为：以第 j+1层的激活单元数量为行数，以第 j 层的激活单元数加一为列数的矩阵。例如：上图所示的神经网络中 !$ heta^{(1)} $ 的尺寸为 3*4。

对于上图所示的模型，激活单元和输出分别表达为：

!$ a^{(2)}_{1} = g( heta^{(1)}_{10}x_0 + heta^{(1)}_{11}x_1 + heta^{(1)}_{12}x_2 + heta^{(1)}_{13}x_3 ) $

!$a^{(2)}_{2} = g( heta^{(1)}_{20}x_0 + heta^{(1)}_{21}x_1 + heta^{(1)}_{22}x_2 + heta^{(1)}_{23}x_3 ) $

!$a^{(2)}_{3} = g( heta^{(1)}_{30}x_0 + heta^{(1)}_{31}x_1 + heta^{(1)}_{32}x_2 + heta^{(1)}_{33}x_3 ) $

!$h_{ heta}{(x)} = g( heta^{(2)}_{10}a^{2}_{0} + heta^{(2)}_{11}a^{2}_{1} + heta^{(2)}_{12}a^{2}_{2} + heta^{(2)}_{13}a^{2}_{3} ) $

下面用向量化的方法以上面的神经网络为例，试着计算第二层的值：

对于多类分类问题来说:

我们可将神经网络的分类定义为两种情况:二类分类和多类分类。

二类分类： !$ S_{L} = 0,y = 0,y = 1$

多类分类： !$ S_{L} = k, y_{i} = 1表示分到第i类；(k>2)$

在神经网络中，我们可以有很多输出变量，我们的 !$h_{ heta}{(x)} $ 是一个维度为K的向量，并且我们训练集中的因变量也是同样维度的一个向量，因此我们的代价函数会比逻辑回归更加复杂一些，为： !$ h_{ heta}{(x)} in R^{K}(h_{ heta}{(x)})_{i} = i^{th} output$

我们希望通过代价函数来观察算法预测的结果与真实情况的误差有多大，唯一不同的是，对于每一行特征，我们都会给出K个预测，基本上我们可以利用循环，对每一行特征都预测K个不同结果，然后在利用循环在K个预测中选择可能性最高的一个，将其与y中的实际数据进行比较。

正则化的那一项只是排除了每一层 !$ heta_0$ 后，每一层的 矩阵的和。最里层的循环j循环所有的行（由 +1 层的激活单元数决定），循环i则循环所有的列，由该层（ !$ s_l$ 层）的激活单元数所决定。即： !$h_{ heta}{(x)}$ 与真实值之间的距离为每个样本-每个类输出的加和，对参数进行 regularization 的 bias 项处理所有参数的平方和。

由于神经网络允许多个隐含层，即各层的神经元都会产出预测，因此，就不能直接利用传统回归问题的梯度下降法来最小化 !$J( heta)$ ，而需要逐层考虑预测误差，并且逐层优化。为此，在多层神经网络中，使用反向传播算法（Backpropagation Algorithm）来优化预测，首先定义各层的预测误差为向量 !$ δ^{(l)} $

训练过程：

当我们对一个较为复杂的模型（例如神经网络）使用梯度下降算法时，可能会存在一些不容易察觉的错误，意味着，虽然代价看上去在不断减小，但最终的结果可能并不是最优解。

为了避免这样的问题，我们采取一种叫做梯度的数值检验（ Numerical Gradient Checking ）方法。这种方法的思想是通过估计梯度值来检验我们计算的导数值是否真的是我们要求的。

对梯度的估计采用的方法是在代价函数上沿着切线的方向选择离两个非常近的点然后计算两个点的平均值用以估计梯度。即对于某个特定的 ，我们计算出在 !$ heta - epsilon$ 处和 !$ heta + epsilon$ 的代价值（是一个非常小的值，通常选取 0.001），然后求两个代价的平均，用以估计在 !$ heta$ 处的代价值。

当 !$ heta$ 是一个向量时，我们则需要对偏导数进行检验。因为代价函数的偏导数检验只针对一个参数的改变进行检验，下面是一个只针对 !$ heta_1$ 进行检验的示例：

如果上式成立，则证明网络中BP算法有效，此时关闭梯度校验算法（因为梯度的近似计算效率很慢），继续网络的训练过程。

❻ BP人工神经网络

人工神经网络（artificialneuralnetwork，ANN）指由大量与自然神经系统相类似的神经元联结而成的网络，是用工程技术手段模拟生物网络结构特征和功能特征的一类人工系统。神经网络不但具有处理数值数据的一般计算能力，而且还具有处理知识的思维、学习、记忆能力，它采用类似于“黑箱”的方法，通过学习和记忆，找出输入、输出变量之间的非线性关系（映射），在执行问题和求解时，将所获取的数据输入到已经训练好的网络，依据网络学到的知识进行网络推理，得出合理的答案与结果。

岩土工程中的许多问题是非线性问题，变量之间的关系十分复杂，很难用确切的数学、力学模型来描述。工程现场实测数据的代表性与测点的位置、范围和手段有关，有时很难满足传统统计方法所要求的统计条件和规律，加之岩土工程信息的复杂性和不确定性，因而运用神经网络方法实现岩土工程问题的求解是合适的。

BP神经网络模型是误差反向传播（BackPagation）网络模型的简称。它由输入层、隐含层和输出层组成。网络的学习过程就是对网络各层节点间连接权逐步修改的过程，这一过程由两部分组成：正向传播和反向传播。正向传播是输入模式从输入层经隐含层处理传向输出层；反向传播是均方误差信息从输出层向输入层传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。

BP神经网络模型在建立及应用过程中，主要存在的不足和建议有以下四个方面：

（1）对于神经网络，数据愈多，网络的训练效果愈佳，也更能反映实际。但在实际操作中，由于条件的限制很难选取大量的样本值进行训练，样本数量偏少。

（2）BP网络模型其计算速度较慢、无法表达预测量与其相关参数之间亲疏关系。

（3）以定量数据为基础建立模型，若能收集到充分资料，以定性指标（如基坑降水方式、基坑支护模式、施工工况等）和一些易获取的定量指标作为输入层，以评价等级作为输出层，这样建立的BP网络模型将更准确全面。

（4）BP人工神经网络系统具有非线性、智能的特点。较好地考虑了定性描述和定量计算、精确逻辑分析和非确定性推理等方面，但由于样本不同，影响要素的权重不同，以及在根据先验知识和前人的经验总结对定性参数进行量化处理，必然会影响评价的客观性和准确性。因此，在实际评价中只有根据不同的基坑施工工况、不同的周边环境条件，应不同用户的需求，选择不同的分析指标，才能满足复杂工况条件下地质环境评价的要求，取得较好的应用效果。

❼ BP神经网络的核心问题是什么其优缺点有哪些

人工神经网络,是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统,就是使用人工神经网络方法实现模式识别.可处理一些环境信息十分复杂,背景知识不清楚,推理规则不明确的问题,神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变.神经网络的类型很多,建立神经网络模型时,根据研究对象的特点,可以考虑不同的神经网络模型. 前馈型BP网络,即误差逆传播神经网络是最常用,最流行的神经网络.BP网络的输入和输出关系可以看成是一种映射关系,即每一组输入对应一组输出.BP算法是最着名的多层前向网络训练算法,尽管存在收敛速度慢,局部极值等缺点,但可通过各种改进措施来提高它的收敛速度,克服局部极值现象,而且具有简单,易行,计算量小,并行性强等特点,目前仍是多层前向网络的首选算法.

• 多层前向BP网络的优点：

• 网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题；

• 网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力；

• 网络具有一定的推广、概括能力。

• 多层前向BP网络的问题：

• 从数学角度看，BP算法为一种局部搜索的优化方法，但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值，因此，算法很有可能陷入局部极值，使训练失败；

• 网络的逼近、推广能力同学习样本的典型性密切相关，而从问题中选取典型样本实例组成训练集是一个很困难的问题。

• 难以解决应用问题的实例规模和网络规模间的矛盾。这涉及到网络容量的可能性与可行性的关系问题，即学习复杂性问题；

• 网络结构的选择尚无一种统一而完整的理论指导，一般只能由经验选定。为此，有人称神经网络的结构选择为一种艺术。而网络的结构直接影响网络的逼近能力及推广性质。因此，应用中如何选择合适的网络结构是一个重要的问题；

• 新加入的样本要影响已学习成功的网络，而且刻画每个输入样本的特征的数目也必须相同；

• 网络的预测能力（也称泛化能力、推广能力）与训练能力（也称逼近能力、学习能力）的矛盾。一般情况下，训练能力差时，预测能力也差，并且一定程度上，随训练能力地提高，预测能力也提高。但这种趋势有一个极限，当达到此极限时，随训练能力的提高，预测能力反而下降，即出现所谓“过拟合”现象。此时，网络学习了过多的样本细节，而不能反映样本内含的规律

• 由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效；

• 存在麻痹现象，由于优化的目标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近0或1的情况下，出现一些平坦区，在这些区域内，权值误差改变很小，使训练过程几乎停顿；

• 为了使网络执行BP算法，不能用传统的一维搜索法求每次迭代的步长，而必须把步长的更新规则预先赋予网络，这种方法将引起算法低效。

❽ BP神经网络的梳理

BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。
各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来 [1] ，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典， 是神经网络中应用最广泛的一种。

BP神经网络（back propagation neural network）全称是反向传播神经网络。
神经网络发展部分背景如下 [2] ：

为解决非线性问题，BP神经网络应运而生。

那么什么是BP神经网络？稍微专业点的解释要怎么说呢？

很喜欢 最简单的神经网络--Bp神经网络 一文对算法原理的解释，语言活泼，案例简单，由浅入深。
文中提到所谓的 AI 技术，本质上是一种数据处理处理技术，它的强大来自于两方面：1.互联网的发展带来的海量数据信息；2.计算机深度学习算法的快速发展。AI 其实并没有什么神秘，只是在算法上更为复杂 [3] 。

我们从上面的定义出发来解释BP神经网络的原理。

BP神经网络整个网络结构包含了：一层输入层，一到多层隐藏层，一层输出层。
一般说L层神经网络，指的是有L个隐层，输入层和输出层都不计算在内的 [6] 。

BP神经网络模型训练的学习过程由信号的 正向传播 和误差的 反向传播 两个过程组成。

什么是信号的正向传播？顾名思义，就是结构图从左到右的运算过程。

我们来看看结构图中每个小圆圈是怎么运作的。我们把小圈圈叫做神经元，是组成神经网络的基本单元。

正向传播就是输入数据经过一层一层的神经元运算、输出的过程，最后一层输出值作为算法预测值y'。

前面正向传播的时候我们提到权重w、偏置b，但我们并不知道权重w、偏置b的值应该是什么。关于最优参数的求解，我们在 线性回归 、 逻辑回归 两章中有了详细说明。大致来讲就是：

BP神经网络全称 back propagation neural network，back propagation反向传播是什么？
反向传播的建设本质上就是寻找最优的参数组合，和上面的流程差不多，根据算法预测值和实际值之间的损失函数L(y',y)，来反方向地计算每一层的z、a、w、b的偏导数，从而更新参数。
对反向传播而言，输入的内容是预测值和实际值的误差，输出的内容是对参数的更新，方向是从右往左，一层一层的更新每一层的参数。

BP神经网络通过先正向传播，构建参数和输入值的关系，通过预测值和实际值的误差，反向传播修复权重；读入新数据再正向传播预测，再反向传播修正，...，通过多次循环达到最小损失值，此时构造的模型拥有最优的参数组合。

以一个简单的BP神经网络为例，由3个输入层，2层隐藏层，每层2个神经元，1个输出层组成。

【输入层】传入
【第一层隐藏层】
对于 神经元而言，传入 ，加权求和加偏置激活函数处理后，输出 ；
对于 神经元而言，传入 ，加权求和加偏置函数处理后，输出 ；
输出：

【第二层隐藏层】
对于 神经元而言，传入 ，加权求和加偏置激活函数处理后，输出 ；
对于 神经元而言，传入 ，加权求和加偏置激活函数处理后，输出 ；
输出：

【输出层】
对于输出层神经元而言，输入 ，加权求和加偏置激活函数处理后，输出 ，输出的是一个值

第一次运行正向传播这个流程时随用随机参数就好，通过反向传播不断优化。因此需要在一开始对 设置一个随机的初始值。

首先计算正向传播输出值 与实际值的损失 ，是一个数值。所谓反向是从右到左一步步来的，先回到 ，修正参数 。

以此类推，通过对损失函数求偏导跟新参数 ，再跟新参数 。这时又回到了起点，新的数据传入又可以开始正向传播了。

keras可以快速搭建神经网络，例如以下为输入层包含7129个结点，一层隐藏层，包含128个结点，一个输出层，是二分类模型。

神经网络反向传播的优化目标为loss，可以观察到loss的值在不断的优化。

可以通过model.get_layer().get_weights()获得每一层训练后的参数结果。通过model.predict()预测新数据。

至此，BP神经网络的整个运算流程已经过了一遍。之前提到BP神经网络是为解决非线性问题应运而生的，那么为什么BP神经网络可以解决非线性问题呢？
还记得神经元里有一个激活函数的操作吗？神经网络通过激活函数的使用加入非线性因素。
通过使用非线性的激活函数可以使神经网络随意逼近复杂函数，从而使BP神经网络既可以处理线性问题，也可以处理非线性问题。

为什么激活函数的使用可以加入非线性因素 [7] ？

其实逻辑回归算法可以看作只有一个神经元的单层神经网络，只对线性可分的数据进行分类。
输入参数，加权求和，sigmoid作为激活函数计算后输出结果，模型预测值和实际值计算损失Loss,反向传播梯度下降求编导，获得最优参数。

BP神经网络是比 Logistic Regression 复杂得多的模型，它的拟合能力很强，可以处理很多 Logistic Regression处理不了的数据，但是也更容易过拟合。

具体用什么算法还是要看训练数据的情况，没有一种算法是使用所有情况的。

常见的前馈神经网络有BP网络，RBF网络等。

BP神经网络的一个主要问题是：结构不好设计。
网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导，一般是根据经验或者通过反复实验确定。

但是BP神经网络简单、易行、计算量小、并行性强，目前仍是多层前向网络的首选算法。

[1] 深度学习开端---BP神经网络： https://blog.csdn.net/Chile_Wang/article/details/100557010
[2] BP神经网络发展历史： https://zhuanlan.hu.com/p/47998728
[3] 最简单的神经网络--Bp神经网络： https://blog.csdn.net/weixin_40432828/article/details/82192709
[4] 神经网络的基本概念： https://blog.csdn.net/jinyuan7708/article/details/82466653
[5] 神经网络中的 “隐藏层” 理解： https://blog.csdn.net/nanhuaibeian/article/details/100183000
[6] AI学习笔记：神经元与神经网络： https://www.jianshu.com/p/65eb2fce0e9e
[7] 线性模型和非线性模型的区别： https://www.cnblogs.com/toone/p/8574294.html
[8] BP神经网络是否优于logistic回归： https://www.hu.com/question/27823925/answer/38460833

❾ 什么是BP神经网络

BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：
1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。
2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

❿ bp神经网络

BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。

所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。

如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，构成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：

（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。

纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
神经网络可以用作分类、聚类、预测等。神经网络需要有一定量的历史数据，通过历史数据的训练，网络可以学习到数据中隐含的知识。在你的问题中，首先要找到某些问题的一些特征，以及对应的评价数据，用这些数据来训练神经网络。

虽然BP网络得到了广泛的应用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下几个方面的问题。

首先，由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。

其次，BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。

再次，网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导，一般是根据经验或者通过反复实验确定。因此，网络往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了网络学习的负担。

最后，网络的学习和记忆具有不稳定性。也就是说，如果增加了学习样本，训练好的网络就需要从头开始训练，对于以前的权值和阈值是没有记忆的。但是可以将预测、分类或聚类做的比较好的权值保存。
请采纳。