误差反向传播神经网络,简称BP网络(BackPropagation),该网络是一种单向传播的多层前向网络。

误差逆传播算法（Error BackPropagation， 简称BP）是最成功的训练多层前馈神经网络的学习算法。

重要的人工神经网络算法包括() A: 感知器神经网络（PerceptronNeuralNetwork） B: 反向传递（BackPropagation） C: Hopfield网络 D: 自组织映射（Self-OrganizingMap,SOM）

BP(backpropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。