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，首先将网络的输入数据传递给隐藏层，然后通过计算得到输出结果。接着，将输出结果与实际目标进行比较，计算出误差。最后，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值，以使网络能够更好地拟合训练数据。BP算法的核心思想是通过不断调整网络参数来最小化误差，从而实现对复杂非线性关系的建模和预测。