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BP神经网络这次你一定能懂!——从原理到源码手把手带你推导神经网络
BP神经网络的架构包括输入层、隐藏层和输出层，核心理念在于通过误差逆向传播，以网络误差平方作为目标函数，通过梯度下降法寻找最小值。例如，用经典鲍鱼数据集为例，性别和生理特征作为输入，预测年龄这一复杂问题，无论是多元线性回归还是BP神经网络，都能胜任。
图 1 所示是一个简单的三层（两个隐藏层，一个输出层）神经网络结构，假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题，我们给这个网络一个输入样本 ，通过前向运算得到输出 。输出值 的值域为 ，例如 的值越接近0，代表该样本是"；0"；类的可能性越大，反之是"；1"；类的可能性大。
图1 三层BP网络结构 （1）输入层 输入层是网络与外部交互的接口。一般输入层只是输入矢量的存储层，它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的神经元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。
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，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。