BP flow chart

BP（Back Propagation）算法是一种在神经网络中应用广泛的误差反向传播算法。其流程图主要包括输入层、隐藏层和输出层，以及各层之间的连接。首先，输入数据通过输入层传递到网络中，然后通过各隐藏层的处理，最后到达输出层。在输出层，会计算出预测值与实际值之间的误差。然后，这个误差会沿着网络反向传播，更新每一层的权重和偏置，以减小预测值与实际值之间的差距。这个过程会反复进行，直到网络的预测性能达到预期的水平。BP算法是深度学习的基础，被广泛应用于图像识别、语音识别等领域。