什么是bp神经网络？你了解吗？

bp神经网络，即反向传播神经网络，由美国心理学家鲍姆哈特和瑞格赛特于1986年提出。bp神经网络属于有监督学习，是一种前向反馈神经网络。它以误差反向传播算法为基本原理，利用梯度下降法和最小二乘法等优化方法，不断调整神经元之间的权值，以提高网络的精度。

bp神经网络可应用于分类问题和回归问题中，如识别手写数字、人脸识别、语音识别、机器翻译、预测股票价格等。目前，bp神经网络被广泛应用于医学、金融、电力、航空等众多领域。