📚机器学习误差逆传播算法(反向传播算法) 🧠

在人工智能的世界里，误差逆传播算法（Backpropagation）是深度学习的核心之一，它就像一个“纠错大师”，帮助神经网络不断优化自己。🌟

首先，前馈阶段是BP算法的第一步，输入数据通过网络层层传递，计算每个节点的输出值，就像是信息在神经元之间传递的过程。箭头指向的地方，就是数据流动的方向。➡️

然后，进入关键的反向传播阶段，这里算法开始“反思”自己的错误。通过计算损失函数对权重的梯度，利用链式法则一步步追溯到每一层，找到导致误差的原因，并调整参数以减少误差。🔍

最后，经过多次迭代，神经网络逐渐学会如何更准确地预测结果。这个过程虽然复杂，但正是这种自我修正的能力，让机器学习模型变得越来越智能。💪

总之，反向传播算法是连接理论与实践的桥梁，为AI的发展奠定了坚实的基础！🌐