BP算法流程图

BP算法，即反向传播算法，是一种在神经网络中训练模型的常用方法。其基本流程如下：首先，输入数据通过网络进行前向传播，得到一个输出结果；然后，计算输出结果与实际值之间的误差；接着，将误差从输出层向输入层反向传播，更新网络中的权重和偏置；最后，重复上述过程多次，直到网络达到预定的训练状态。这个过程可以用流程图来表示，其中包含输入层、隐藏层和输出层等节点，以及前向传播、误差计算、反向传播和权重更新等操作。