BF神经网络

分为两个步骤正向传播和后向传播，是一种监督学习。经过正向传播和后向传播的反复运算，当训练样本的期望输出与输出的误差函数最小时，得出的权重就是训练所得的最终权重。

正向传播：输入数据从输入层，到隐藏层，到输出层得到输出数据。数据从输入到输出方向。

后向传播： 从输出层开始，调整出输出层的权重，然后调整隐藏层的权重。权重的调整从输出到输入方向。

输出层的权重调整：利用梯度下降法。用误差函数对输出权重求导数。

隐藏层的权重调整：利用梯度下降法。用误差函数对隐藏层的权重求导。