基本 BP 网络的拓扑结构讲得挺清楚的，输入层、隐含层、输出层怎么连接，一眼就能看出个。权重怎么流动、节点怎么分布，图示也比较直观，适合用来入门或者做个复习。

拓扑图里像Wp1、V11这些符号，乍一看挺抽象，但配合图就好理解多了。你如果在调试结构时卡住了，看看这图能理清不少思路。

还有几个相关资源也挺值得一看。比如隐层设计那篇，讲得比较细，尤其是精度和复杂度怎么权衡，挺实用；还有Python 的两层神经网络示例，用起来上手快。

如果你是用 MATLAB 搞预测的，也可以看多输入多输出优化那篇，代码精简，训练效率也还不错。

，这类拓扑结构的图，不管你是刚学 BP 还是要调结构，看看都不亏。需要注意的是，图里权重命名有点多，建议配套记一记，不然容易绕晕。

如果你刚开始接触 BP 神经网络，建议先从两层网络试起，慢慢上手。