BP算法流程

BP算法（Back Propagation）是一种在神经网络中应用广泛的误差反向传播算法。其基本流程包括：首先，输入样本通过输入层传递到隐含层，经过逐层的加权求和和激活函数处理后，得到输出层的结果；然后，计算输出层的实际输出和期望输出之间的误差；接下来，将误差从输出层向输入层反向传播，更新每一层的权重和偏置值；最后，重复上述过程直到网络收敛或达到预设的训练次数。BP算法的核心思想是通过不断调整网络参数，使网络的预测结果尽可能接近真实值，从而实现对数据的拟合和分类。