bp反向传播算法介绍

BP（Backpropagation）反向传播算法是一种用于训练人工神经网络的常用优化算法。它基于梯度下降法的思想，通过计算损失函数对每个权重的偏导数，然后按照这个方向调整权重值，以减小模型预测误差。基本流程包括以下几个步骤：

1. **前向传播**：输入数据经过网络的每一层，从输入层到隐藏层再到输出层，形成预测结果。

2. **计算误差**：将预测结果与实际标签进行比较，得到预测误差（通常用均方误差或交叉熵等作为衡量标准）。

3. **反向传播**：从输出层开始，沿着网络结构反向计算每一个权重对误差的影响程度，即链式法则的应用。

4. **更新权重**：根据计算出的梯度（负误差对权重的偏导），按一定的学习率调整各层的权重和偏置。

5. **迭代过程**：重复上述步骤，直至达到预设的停止条件，如达到最大迭代次数、误差阈值降低等。