BP 算法详解：正向传播与反向传播的运作机制

正向传播阶段：在神经网络中，输入数据首先传递给输入层，然后通过隐藏层逐层传递至输出层。在这个过程中，输入数据经过一系列加权和非线性激活函数的处理，计算出每个神经元的输出值，最终产生输出层的输出结果。

反向传播阶段：BP 算法的核心在于误差信号的反向传播。从输出层开始，根据输出结果和实际结果之间的误差，计算每个神经元的误差信号，并将其传递回每个连接的权重，进行权重的调整。这个过程不断重复，直到误差被最小化。