什麼是BP算法

BP算法由信號的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。

正向傳播時，輸入樣本從輸入層進入網絡，經隱層逐層傳遞至輸出層，如果輸出層的實際輸出與期望輸出(導師信號)不同，則轉至誤差反向傳播；如果輸出層的實際輸出與期望輸出(導師信號)相同，結束學習算法。

反向傳播時，將輸出誤差(期望輸出與實際輸出之差)按原通路反傳計算，通過隱層反向，直至輸入層，在反傳過程中將誤差分攤給各層的各個單元，獲得各層各單元的誤差信號，並將其作為修正各單元權值的根據。這一計算過程使用梯度下降法完成，在不停地調整各層神經元的權值和閾值後，使誤差信號減小到最低限度。