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Back Propagation Neural Network

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反向传播神经网络：一种通过调整权重以减小误差的人工神经网络学习算法。

反向传递神经网络

常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。

神经网络

3 人工神经网络模型 BP 神经网络（Back Propagation Neural Networks，BPNN）是目前最成熟，应用最广泛的ANN 之一，最基本的是三层前馈网络。包括输入层、隐含层和输出层。

倒传递神经网路

倒传递神经网路（Back propagation Neural Network）是目前类神经网路模式中最具代表性应用最普遍的演算法，属于具有学习过程 8 的多层前受式（feed-forward）的监督式学习网路，是...

传播神经网络

而反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network，BPNN)是目前研究最成熟、应用最广泛的一种多层前馈误差反传算法模型。

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