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BP（back-propagation）神经网络是由Rumelhart和McCelland领导的一组科学家于1986年提出的。它是一种采用误差反向传播算法训练的多层前馈网络。它是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络可以学习和存储大量的输入输出模式映射关系，而不必事先揭示描述映射关系的数学方程。其学习规则是利用梯度下降法通过反向传播不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型的拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。

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