BP （Back Propagation） 神經(jīng)網(wǎng)絡是一種神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法，全稱基于誤差反向傳播算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。

　　如圖所示拓撲結構的單隱層前饋網(wǎng)絡，一般稱為三層前饋網(wǎng)或三層感知器，即：輸入層、中間層（也稱隱層）和輸出層。它的特點是：各層神經(jīng)元僅與相鄰層神經(jīng)元之間相互全連接，同層內(nèi)神經(jīng)元之間無連接，各層神經(jīng)元之間無反饋連接，夠成具有層次結構的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)。單計算層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡只能求解線性可分問題，能夠求解非線性問題的網(wǎng)絡必須是具有隱層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡。

　　在人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展歷史中， 很長一段時間里沒有找到隱層的連接權值調(diào)整問題的有效算法。直到誤差反向傳播算法（ BP 算法）的提出，成功地解決了求解非線性連續(xù)函數(shù)的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡權重調(diào)整問題。

　　BP （Back Propagation） 神經(jīng)網(wǎng)絡，即誤差反傳誤差反向傳播算法的學習過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。輸入層各神經(jīng)元負責接收來自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層是內(nèi)部信息處理層，負責信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求，中間層可以設計為單隱層或者多隱層結構；最后一個隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進一步處理后，完成一次學習的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結果。當實際輸出與期望輸出不符時，進入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權值不斷調(diào)整的過程，也是神經(jīng)網(wǎng)絡學習訓練的過程， 此過程一直進行到網(wǎng)絡輸出的誤差減少到可以接受的程度， 或者預先設定的學習次數(shù)為止。