bp算法

资 源 简 介

bp算法

详 情 说 明

BP算法（Backpropagation Algorithm）是神经网络中最核心的训练算法之一，它通过误差反向传播来调整网络权重，使网络输出不断逼近期望值。该算法主要包含前向传播和反向传播两个关键阶段，配合梯度下降法实现参数优化。

在前向传播阶段，输入数据从输入层经隐藏层逐层传递，每个神经元采用加权求和与激活函数处理信号。常用的激活函数如Sigmoid或ReLU会引入非线性特性，使网络能够拟合复杂函数关系。该阶段最终输出层产生预测结果。

反向传播阶段首先计算输出层误差，即预测值与真实值的差异，接着通过链式求导法则将误差从输出层向输入层逐层反向传递。这一过程会计算误差对每个权重的偏导数，得到梯度信息。核心数学原理在于复合函数求导，通过层层递推将误差分摊到各层权重上。

权重更新阶段采用梯度下降策略，根据计算出的梯度方向调整网络参数。学习率作为超参数控制每次调整的步长，过大可能导致震荡，过小则收敛缓慢。实践中常引入动量项或自适应学习率算法来优化收敛过程。

BP算法的实现需注意几个关键点：需要合理初始化网络权重避免梯度消失；采用批量训练提升稳定性；通过正则化防止过拟合。现代深度学习框架如TensorFlow和PyTorch已内置自动微分机制，开发者只需定义网络结构即可自动完成反向传播计算。