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BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP
这个一个BP神经网络应用程序，包含了源程序，步骤，训练结果，仅供参考。
神经网络bp算法，输入端可调，输出端固定为一个。
Java实现BP神经网络算法并演示绘制曲线,顺便写了一个基于神经网络的数字识别的小程序
能对多因素影响因子进行简单预测输入层多变量 输出层一个变量的BP神经网络实现,对物流量进行预测与分析
BP神经网络关于多分类的代码源程序，主要是关于四分类的问题
BP神经网络的利用输入xy输出xy，用python语言编写的
基于bp神经网络实现人脸方向识别，里面有图片，有MATLAB代码
对于训练学习很有帮助，能通过运行，效果不错。
原创版本，实现神经网络前向ＢＰ网络，输入节点维数，输出节点维数，隐层数由用户自己定义，该算法实现多维多情况的ＢＰ算法。但是对于异或算法结果不是很理想对其他情况结果很理想，并定义了类，方便ＶＣ下实现
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