对于BP神经网络算法，由于之前一直没有应用到项目中，今日偶然之时 进行了学习，

这个算法的基本思路是这样的：不断地迭代优化网络权值，使得输入与输出之间的映射关系与所期望的映射关系一致，利用梯度下降的方法更新调整各层的权值，求目标函数的最小化。

1：初始化网络权值和神经元阈值（最简单的方法是随机初始化）；

2：前向算法：这是bp神经网络的经典算法，主要过程是，按照公式一层层计算隐层神经元和输出神经元的Input和Output。

net=x1*w1 + x2*w2 + .....+xn*wn

tanh=(ex-e-x )/(ex+e-x )

Input  H=tanh(net );

hidlayer  计算预测向量p=h*wi

3: 后向算法：将前向算法的计算结果，利用公式反向计算修正权值，将输出误差以某种形式通过隐藏层向输入层逐层反传，基于梯度下降法调整权值，

未完待续~~

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