BP神经网络的工作原理

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，其工作原理可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。

在前向传播阶段，输入层接收输入信号并将其传递给隐藏层。每个隐藏层神经元将输入信号与它们的权重相乘并求和，然后将结果通过一个激活函数进行处理，生成输出信号，并将其传递到下一层。这个过程一直重复，直到信号到达输出层。

在反向传播阶段，系统根据输出信号与期望输出之间的差异计算误差，并将误差从输出层反向传播回每个隐藏层，以更新权重。这个过程重复多次，直到系统达到预设的误差阈值或训练次数上限。