跳动城乡网导读 _bp算法（反向传播算法）是神经网络领域中最基础也是最核心的算法之一。它主要用于训练多层神经网络，通过调整网络权重来最小化预测输出与
_bp算法（反向传播算法）是神经网络领域中最基础也是最核心的算法之一。它主要用于训练多层神经网络，通过调整网络权重来最小化预测输出与实际输出之间的差距。_bp算法的核心思想是在网络的后一层向前一层传递误差信号，进而调整每一层的权重，使整个网络的性能得到优化。_
_这个过程通常包括两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播阶段，输入数据从输入层传到输出层，经过一系列的加权求和和激活函数处理；而在反向传播阶段，误差则从输出层反向传递回输入层，更新每层的权重以减少误差。_
_bp算法的应用范围非常广泛，包括但不限于图像识别、自然语言处理等领域。随着深度学习技术的发展，_bp算法也在不断地被改进和优化，以适应更复杂的任务需求。尽管_bp算法存在一些局限性，比如容易陷入局部最优解，但它依然是当前机器学习领域不可或缺的重要工具。_
