本文介绍了误差反向传播（BP）算法在多层神经网络中的工作原理，包括信号正向传播与误差反向传播的过程。通过MATLAB代码展示了随机梯度下降的实现，用于神经网络的训练。尽管最终效果可能不如SVM，但BP算法是理解深度学习和神经网络训练的基础。
误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法
1、BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。 1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层
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