BP算法流程

BP算法，即误差反向传播算法，是一种在神经网络中优化权重和偏置的方法。其流程包括前向传播、计算误差、反向传播和更新权重四步。在前向传播阶段，输入数据通过网络层进行传递并计算出输出；在计算误差阶段，通过比较网络输出与实际值的差异来计算误差；在反向传播阶段，误差从输出层向输入层反向传递，并以此调整权重和偏置；最后在更新权重阶段，根据误差对权重和偏置进行相应的调整。通过不断迭代这一过程，网络逐渐学习到输入与输出之间的映射关系，从而实现对数据的高效处理和分析。