BP （Back Propagation） 神經網絡是一種神經網絡學習算法，全稱基于誤差反向傳播算法的人工神經網絡。

　　如圖所示拓撲結構的單隱層前饋網絡，一般稱為三層前饋網或三層感知器，即：輸入層、中間層（也稱隱層）和輸出層。它的特點是：各層神經元僅與相鄰層神經元之間相互全連接，同層內神經元之間無連接，各層神經元之間無反饋連接，夠成具有層次結構的前饋型神經網絡系統。單計算層前饋神經網絡只能求解線性可分問題，能夠求解非線性問題的網絡必須是具有隱層的多層神經網絡。

　　在人工神經網絡發展歷史中， 很長一段時間里沒有找到隱層的連接權值調整問題的有效算法。直到誤差反向傳播算法（ BP 算法）的提出，成功地解決了求解非線性連續函數的多層前饋神經網絡權重調整問題。

　　BP （Back Propagation） 神經網絡，即誤差反傳誤差反向傳播算法的學習過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。輸入層各神經元負責接收來自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經元；中間層是內部信息處理層，負責信息變換，根據信息變化能力的需求，中間層可以設計為單隱層或者多隱層結構；最后一個隱層傳遞到輸出層各神經元的信息，經進一步處理后，完成一次學習的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結果。當實際輸出與期望輸出不符時，進入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權值不斷調整的過程，也是神經網絡學習訓練的過程， 此過程一直進行到網絡輸出的誤差減少到可以接受的程度， 或者預先設定的學習次數為止。