BP算法

资 源 简 介

BP算法

详 情 说 明

BP算法（Backpropagation Algorithm）是神经网络训练中最核心的优化方法，它通过误差反向传播来调整网络权重。该算法主要分为前向传播和反向传播两个阶段：前向传播计算输出结果，反向传播则根据误差逐层调整参数。

算法本质上是梯度下降的链式法则应用，通过计算损失函数对每个权重的偏导数来更新参数。其核心优势在于能高效计算多层网络的梯度，解决了传统感知机无法处理隐藏层的问题。训练过程中需要注意学习率设置和梯度消失等常见挑战。该算法为现代深度学习奠定了基础，是理解神经网络运作原理的关键。