神经网络误差反向传播算法

神经网络误差反向传播算法（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的常用算法。它基于梯度下降法，通过计算网络输出与期望输出之间的误差，并将误差反向传播给网络中的每个权重，以更新它们的值来最小化误差。

下面是误差反向传播算法的基本步骤：

1. 前向传播：将输入数据通过网络进行正向传播，计算每个神经元的输出。

2. 计算误差：将网络输出与期望输出进行比较，计算误差。

3. 反向传播：从输出层开始，计算每个神经元的梯度。梯度表示了误差对于神经元输出的敏感程度。

4. 更新权重：使用梯度下降法，根据每个权重对误差的贡献程度，逐步更新网络中的权重。

5. 重复步骤1-4：重复执行前向传播和反向传播，直到达到预定义的停止条件（例如达到最大迭代次数或误差收敛）。

通过不断迭代这些步骤，神经网络可以学习调整权重，以使得输出尽可能接近期望输出。这样，在训练完成后，网络就能够对新的输入数据做出准确的预测。