BP神经网络，全称为“反向传播神经网络”，是一种被广泛应用于机器学习和人工智能领域的神经网络模型。

BP神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并产生一个输出。BP神经网络的运行过程包括两个阶段：前向传播和反向传播。

在前向传播阶段，神经网络接收输入数据，并通过输入层将数据传递到隐藏层和输出层。在隐藏层和输出层中，神经元通过激活函数对输入信号进行处理，产生相应的输出。

在反向传播阶段，神经网络通过计算误差和梯度来更新各个神经元的权重和偏置值，以提高神经网络的预测准确性。误差反向传播的过程中，神经网络根据误差大小对每个神经元的权重进行调整，以最小化预测误差。

BP神经网络具有良好的学习能力和适应性，可以用于分类、回归和模式识别等各种任务。它已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别和推荐系统等领域，成为了机器学习和人工智能领域中不可或缺的一部分。