BP算法流程

BP算法（反向传播算法）是一种在神经网络中训练模型的常用方法。其基本流程包括前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播阶段，输入数据通过网络层的加权求和和激活函数处理，得到输出结果。在反向传播阶段，根据输出结果与实际值之间的误差，通过链式法则计算梯度，并更新网络层的权重。这个过程会不断迭代，直到网络达到预设的训练次数或误差收敛为止。BP算法的核心思想是通过调整网络参数来最小化预测值与实际值之间的差异，从而提高模型的准确性。