误差反向传播算法的基本流程 什么是BP算法？
什么是BP算法？
误差反向传播（BP）算法1。BP算法的基本思想是：学习过程包括两个过程：信号的前向传播和误差的后向传播。1） 正向传播：输入样本->输入层->隐藏层（处理）->输出层注1：如果输出层的实际输出与预期输出（教师信号）不匹配，误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐藏层（逐层）－>输入层。其主要目的是通过反向传播对输出误差进行反向传播，将误差分配到每一层的所有单元，从而得到每一层单元的误差信号，然后对每个单元的权值进行校正（这个过程是权值调整的过程）。BP算法基本上引入了带隐层的多层前馈网络，可以大大提高神经网络的分类能力，但长期以来没有博弈算法来解决权值调整问题。1986年，以Rumelhart和McCelland为首的一组科学家在他们的《并行分布式处理》一书中，详细分析了具有非线性连续传递函数的多层前馈网络的误差反向传播（BP）算法，实现了Minsky的多层网络思想。由于在多层前馈网络的训练中经常使用反向传播算法，因此通常称之为BP网络。BP算法的基本思想是：学习过程由信号前向传播和误差后向传播两个过程组成。在前向传播中，输入样本经每个隐藏层逐层处理后，从输入层传输到输出层。如果输出层的实际输出与预期输出（教师信号）不匹配，则误差将是反向传播的。差错重传是将输出的差错通过隐层以某种形式逐层重传给输入层，并将差错分配给每层的所有单元，从而得到每层单元的差错信号，这是校正每个单元权重的基础。重复信号前向传播和误差后向传播的每一层的权值调整过程。体重调整的过程就是网络学习和训练的过程。这个过程一直持续，直到网络输出的误差降低到可接受的水平，或者直到预设的学习次数。
神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？是怎样的？
反向传播算法是一个深入的神经网络学习过程，最终误差值根据梯度和误差传播原理返回到数据输入方向，用于修改每层神经元的权值或卷积核参数，以达到减小正误差的目的，当经过一轮反向传播后，正误差很小到可以接受的水平，神经网络是稳定的我来训练。
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