bp神经网络算法BP神经算法是什么？能给点既通俗易懂又比较详细的回答吗

MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的

先用newff函数建立网络，再用train函数训练即可。 1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层 注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程） 2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层 其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。 BP算法实现步骤（软件）： 1）初始化 2）输入训练样本对，计算各层输出 3）计算网络输出误差 4）计算各层误差信号 5）调整各层权值 6）检查网络总误差是否达到精度要求 满足，则训练结束；不满足，则返回步骤2） 注：改进算法—增加动量项、自适应调整学习速率（这个似乎不错)及引入陡度因子。

BP神经算法是什么？能给点既通俗易懂又比较详细的回答吗

（2）作用函数模型 作用函数是反映下层输入对上层节点刺激脉冲强度的函数又称刺激函数，一般取为(0,1)内连续取值Sigmoid函数： f(x)=1/(1+e-x) （3） （3）误差计算模型 误差计算模型是反映神经网络期望输出与计算输出之间误差大小的函数： Ep=1/2×∑(tpi-Opi)2 (4) tpi- i节点的期望输出值；Opi-i节点计算输出值。 （4）自学习模型 神经网络的学习过程，即连接下层节点和上层节点之间的权重拒阵Wij的设定和误差修正过程。BP网络有师学习方式-需要设定期望值和无师学习方式-只需输入模式之分。自学习模型为 △Wij(n+1)= h ×Фi×Oj+a×△Wij(n) （5） h -学习因子；Фi-输出节点i的计算误差；Oj-输出节点j的计算输出；a-动量因子。 2.3 BP网络模型的缺陷分析及优化策略 （1）学习因子h 的优化 采用变步长法根据输出误差大小自动调整学习因子，来减少迭代次数和加快收敛速度。 h =h +a×(Ep(n)- Ep(n-1))/ Ep(n) a为调整步长，0~1之间取值 （6） （2）隐层节点数的优化 隐节点数的多少对网络性能的影响较大，当隐节点数太多时，会导致网络学习时间过长，甚至不能收敛；而当隐节点数过小时，网络的容错能力差。利用逐步回归分析法并进行参数的显著性检验来动态删除一些线形相关的隐节点，节点删除标准：当由该节点出发指向下一层节点的所有权值和阈值均落于死区（通常取±0.1、±0.05等区间）之中，则该节点可删除。最佳隐节点数L可参考下面公式计算： L=(m+n)1/2+c (7) m-输入节点数；n-输出节点数；c-介于1～10的常数。 （3）输入和输出神经元的确定 利用多元回归分析法对神经网络的输入参数进行处理，删除相关性强的输入参数，来减少输入节点数。 （4）算法优化