什么是BP算法？誤差反向傳播（BP）算法1。BP算法的基本思想是：學習過程包括兩個過程：信號的前向傳播和誤差的后向傳播。1） 正向傳播：輸入樣本->輸入層->隱藏層（處理）->輸出層注1：

什么是BP算法？

誤差反向傳播（BP）算法1。BP算法的基本思想是：學習過程包括兩個過程：信號的前向傳播和誤差的后向傳播。1） 正向傳播：輸入樣本->輸入層->隱藏層（處理）->輸出層注1：如果輸出層的實際輸出與預(yù)期輸出（教師信號）不匹配，誤差反向傳播：輸出誤差（某種形式）－>隱藏層（逐層）－>輸入層。其主要目的是通過反向傳播對輸出誤差進行反向傳播，將誤差分配到每一層的所有單元，從而得到每一層單元的誤差信號，然后對每個單元的權(quán)值進行校正（這個過程是權(quán)值調(diào)整的過程）。BP算法基本上引入了帶隱層的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，可以大大提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類能力，但長期以來沒有博弈算法來解決權(quán)值調(diào)整問題。1986年，以Rumelhart和McCelland為首的一組科學家在他們的《并行分布式處理》一書中，詳細分析了具有非線性連續(xù)傳遞函數(shù)的多層前饋網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播（BP）算法，實現(xiàn)了Minsky的多層網(wǎng)絡(luò)思想。由于在多層前饋網(wǎng)絡(luò)的訓練中經(jīng)常使用反向傳播算法，因此通常稱之為BP網(wǎng)絡(luò)。BP算法的基本思想是：學習過程由信號前向傳播和誤差后向傳播兩個過程組成。在前向傳播中，輸入樣本經(jīng)每個隱藏層逐層處理后，從輸入層傳輸?shù)捷敵鰧?。如果輸出層的實際輸出與預(yù)期輸出（教師信號）不匹配，則誤差將是反向傳播的。差錯重傳是將輸出的差錯通過隱層以某種形式逐層重傳給輸入層，并將差錯分配給每層的所有單元，從而得到每層單元的差錯信號，這是校正每個單元權(quán)重的基礎(chǔ)。重復(fù)信號前向傳播和誤差后向傳播的每一層的權(quán)值調(diào)整過程。體重調(diào)整的過程就是網(wǎng)絡(luò)學習和訓練的過程。這個過程一直持續(xù)，直到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差降低到可接受的水平，或者直到預(yù)設(shè)的學習次數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法本質(zhì)是在解決什么問題？是怎樣的？

反向傳播算法是一個深入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習過程，最終誤差值根據(jù)梯度和誤差傳播原理返回到數(shù)據(jù)輸入方向，用于修改每層神經(jīng)元的權(quán)值或卷積核參數(shù)，以達到減小正誤差的目的，當經(jīng)過一輪反向傳播后，正誤差很小到可以接受的水平，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是穩(wěn)定的我來訓練。