简述BP神经网络算法

BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。BP神经网络的训练过程是通过不断地调整网络中的权值和阈值，使得网络的输出结果与期望的输出结果之间的误差最小化。BP神经网络的训练过程可以分为两个阶段：前向传播和误差反向传播。在前向传播阶段，输入信号经过一系列的加权和非线性变换后，得到网络的输出结果。在误差反向传播阶段，网络的输出结果与期望的输出结果之间的误差被反向传播回网络中，通过调整网络中的权值和阈值，使得误差逐渐减小，最终达到收敛的目的。