BP Model

BP模型，即反向传播（Back Propagation）模型，是一种在人工神经网络中训练的常用算法。它通过计算网络输出与实际值之间的误差，然后反向传播这个误差，调整网络中的权重和偏置，以最小化误差。这个过程会反复进行，直到网络的性能达到满意的程度。BP模型的核心思想是梯度下降法，通过不断迭代，使网络的预测值尽可能接近实际值。这种模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。