BP是人工神经网络

人工神经网络可以分为很多种类型，BP（Back Propagation）神经网络就是其中应用比较广泛的一种，全称为“后向传播学习的前馈型神经网络”。BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，信号是前向传播的，而误差是反向传播的。在BP神经网络中，后向传播是一种学习算法，体现为训练过程，该过程是需要监督学习的；前馈型网络是一种结构，体现为网络框架。

人工智能的第二次高潮始于上世纪80年代。BP(Back Propagation)算法被提出,用于多层神经网络的参数计算,以解决非线性分类和学习的问题。

另外,针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用,人工智能迎来了又一轮高潮。然而,人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持,之后BP算法更被指出存在梯度消失问题,因此无法对前层进行有效的学习。

专家系统也暴露出应用领域狭窄、知识获取困难等问题。人工智能的研究进入第二次低谷。

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