第五章聚焦于神经网络中的核心算法——误差逆传播（BP）算法。这是一个让机器学会像人类一样思考的重要工具。💻🧠

首先，我们需要理解神经网络的基本结构，它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元接收来自前一层的信息，并通过激活函数处理后传递给下一层。🤔⚙️

接着，进入BP算法的核心部分。当神经网络预测结果与实际值存在差异时，误差会沿着网络反向传播，逐层调整权重以最小化误差。这个过程就像是一位经验丰富的导师不断纠正学生的错误，直到他们掌握正确的方法为止。🎯📈

最后，通过反复迭代训练数据，网络逐渐学会准确地完成任务，无论是图像识别还是语音分析。这项技术推动了现代AI的发展，使我们的生活变得更加智能和便捷。💡🚀

深度学习 人工智能 BP算法