本文介绍了如何使用JavaScript实现BP误差逆传播算法，包括神经网络的初始化、前向传播、误差计算和反向传播过程，适用于训练多层神经网络。
BP误差逆传播算法的实现（JavaScript）
误差逆传播（Backpropagation，BP）算法是一种用于训练人工神经网络的常用算法。它通过计算网络输出与期望输出之间的误差，并将误差反向传播到网络的隐藏层和输入层，以更新网络的权重和偏置。本文将介绍如何使用JavaScript实现BP误差逆传播算法。
- 初始化神经网络
首先，我们需要定义神经网络的结构和初始化权重和偏置。在本例中，我们假设神经网络包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。每个层都由多个神经元组成。
// 定义神经网络结构
const inputLayerSize = 2;
const hiddenLayerSize = 3;
const outputLayerSize 
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