BP 神经网络的经典模型和学习算法，一直是搞机器学习的老朋友了。网上资源虽然多，但能看懂、能直接拿来用的不多。CPU&D 这个站上整理的几个资料，内容还挺实在的，尤其是代码那块，清晰直接，适合直接改造用。

BP 神经网络模型与学习算法的内容结构比较清楚，概念解释得比较接地气，不绕。讲清楚了前向传播和反向传播的逻辑，适合入门也适合复习。

像http://www.cpud.net/down/10547.html的 MATLAB 代码示例就蛮实用，跑一跑你就知道这个模型怎么收敛的。想改结构、调参数，直接在代码里调就是了，响应也快。

如果你想更深入一点，比如搞清楚误差怎么反向传播，或者试着用 Python 重构一版，那篇BP 神经网络详解的文章也还不错，逻辑清楚，数学推导不是啰嗦。

另外，优化方面也有一篇讲得比较实在，代码优化那篇说了怎么减少训练时间，适合做模型压缩或者部署的时候看一眼。

嗯，这些资源不算花哨，但够实用。如果你是学生党、科研刚入门、或者需要用到 BP 神经网络做实验，收藏一波不会亏。如果你对 MATLAB 还不太熟，先看看这篇，讲怎么用 Matlab 实现 BP 网络，比较手把手。