BP学习算法的工作原理

BP（Backpropagation）算法是一种常见的神经网络学习算法，其基本思想是通过反向传播误差来调整神经网络的权重，从而使神经网络能够逐渐逼近目标函数。BP算法的工作原理如下：

1. 前向传播：将输入数据送入神经网络的输入层，通过各层的计算，得到输出层的输出值。

2. 计算误差：将输出层的输出值与期望输出值进行比较，计算出误差。

3. 反向传播：将误差从输出层向输入层进行反向传播。在传播的过程中，根据权重的大小，将误差分配到每个神经元上。

4. 更新权重：根据误差的大小，调整每个神经元的权重值，从而使误差逐渐减小。

5. 重复迭代：重复进行以上步骤，直到达到预设的停止条件或误差达到设定的最小值。

总的来说，BP算法通过不断地迭代计算，使得神经网络的输出逐渐逼近期望输出，从而实现了神经网络的学习过程。