神經網絡是一種模擬人腦神經元之間相互連接的數學模型。它由許多層神經元組成，每一層都與前一層的神經元相連接。每個神經元都有一個權重，用來調整輸入信號的貢獻程度。神經網絡的目標是通過學習調整權重，從而能夠對輸入信號進行準確的預測或分類。
BP（Backpropagation）算法是一種用于訓練神經網絡的反向傳播算法。BP算法基于梯度下降的思想，通過計算輸出與實際值之間的誤差，并反向傳播這個誤差來更新每個神經元的權重。
BP算法的主要步驟如下：
前向傳播：將輸入信號通過神經網絡的每一層進行計算，得到輸出值。
計算誤差：將輸出值與實際值進行比較，計算誤差。
反向傳播誤差：從輸出層開始，將誤差反向傳播回網絡的每一層，計算每個神經元對誤差的貢獻。
更新權重：根據每個神經元對誤差的貢獻和梯度下降的原理，更新每個神經元的權重。
重復步驟1-4，直到達到預定義的訓練停止條件（如達到最大迭代次數或誤差小于某個閾值）。
BP算法通過多次迭代，不斷調整神經網絡的權重，使得網絡能夠更準確地預測或分類輸入信號。
