人工神经网络的拓扑结构及其三层架构图

人工神经网络的基本组成是什么啊

谷歌人工智能写作项目：小发猫

神经网络BP模型

一、BP网络模型基于误差逆传播算法**常见的神经网络结构** 的描述中，默认情况下将该算法应用于人工神经元间的连接权值调整问题上，并将其简称为Back-Propagation（BP）神经网络模型。

PallWerbas博士在其1974年的博士论文中首次提出了一种称为"误差逆传播学习算法"的方法。由Rumelhart及其合作者组成的科学研究团队是最全面阐述并获得了广泛认可的这一领域的重要贡献者。

他们于1986年发行了该书(《并行分布信息处理》)，对该种算法的技术细节进行了详细阐述，并着重分析了其实现原理。

BP网络是一种典型的三层或以上层次结构的深度学习模型。在不同层级之间的每个神经元均实现了完全连接