人工神经网络（ANN）是人工智能领域的重要分支之一，而其中的反向传播算法（Backpropagation, BP）堪称核心中的核心！💡 反向传播算法通过调整权重和偏置来最小化损失函数，从而让模型更准确地完成任务。
首先，前馈阶段是基础。数据从输入层传递到隐藏层，再到输出层，每一步都经过激活函数的处理，模拟人类大脑的工作方式。🌟 接下来就是反向传播的核心部分——误差计算。利用梯度下降法，误差会沿着网络逐层回传，逐步修正每个参数，就像迷路者不断调整方向找到出口一样。🔍
这项技术广泛应用于图像识别、语音处理等领域，使机器能够像人一样学习并改进自己。💪 想象一下，未来的AI助手能更加智能地理解你的需求，这离不开反向传播算法的支持！
深度学习 人工智能 BP算法