BP神经网络训练过程

BP神经网络训练过程主要包括前向传播和反向传播两个步骤。在前向传播阶段，输入信号从输入层传递到隐含层，每一层神经元都会对输入信号进行加权求和并加上偏置值，然后通过激活函数处理后传递给下一层。最后，输出层将得到的结果输出。在反向传播阶段，根据输出结果与实际值之间的误差，计算每一层的梯度，并沿着梯度方向更新权重和偏置值，以减小误差。这个过程会反复迭代多次，直到网络达到预设的训练次数或误差小于某个阈值为止。