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本文我们介绍BP神经网络模型的仿生思想和原理，
通过本文，对BP神经网络有个基础认识，作为学习的入门铺垫
本节介绍BP神经网络的仿生结构和仿生思想
BP的仿生结构与工作流程
BP神经网络的思路是模仿人的大脑工作原理，构造的一个数学模型，
下面介绍它的仿生结构和工作原理
BP神经网络的仿生结构如下（也称为BP神经网络拓扑图）:
它的结构包含三大功能层，最靠前的是输入层，中间是隐层，最后是输出层
PASS:可以有多个隐层，每层隐层可以有多个神经元
BP神经网络模型的工作流程如下
输入层接收输入
输入层负责接收输入，在输入层接收到输入后，
每个输入神经元会把值加权传递到各个隐层神经元，
隐层处理
第一个隐层的神经元接收到输入神经元传递过来的值后，
与自身的基础阈值b汇总求和，经过一个激活函数，加权传给第二个隐层,
第二个隐层也是类似地处理，然后传给第三个隐层
第三个隐层也是类似地处理，然后传给第四个隐层
..... 直到最后一个隐层，把值传给输出层
输出层输出
输出神经元也是类似地，
把各个隐神经元传过来的值与自身阈值求和作为神经元值
神经元值经过激活函数后就是输出值
✍️提示
在这里不必要太过拘泥于细节，看到《BP神经网络的数学表达式》的内容自然会一目了解
BP神经网络的仿生原理
BP神经网络的设计思路是什么呢？它借鉴于人脑的工作原理
在人的眼睛看到符号“5”的后，大脑将判别出它是5
BP正是要模仿这个行为，把这个行为过程简单拆分为：
(1) 眼睛接受了输入
(2) 把输入信号传给其它脑神经元
(3) 脑神经元综合处理后，输出结果为5
我们都知道， 神经元与神经元之间是以神经冲动的模式进行传值,信号到了神经元，都是以电信号的形式存在,
当电信号在神经元积累到超过阈值时，就会触发神经冲动，将电信号传给其它神经元。
正是根据这个思路，就构造出了以上的神经网络结构。
以上就是《BP神经网络仿生结构与思想》的所有内容了~
End
