BP算法

BP算法（Back Propagation）是一种在人工神经网络中应用广泛的监督式学习算法。其工作原理是，首先通过网络的前向传播计算得到网络的输出，然后根据实际输出和期望输出之间的误差，反向传播调整网络的权重和偏置，以使网络的输出逐渐接近期望输出。这个过程会反复进行，直到网络的性能达到预设的标准或者达到预设的训练次数。BP算法的核心思想是通过不断调整网络参数来最小化预测误差，从而实现对数据的拟合或分类。