BP算法的基本思想是學習過程由兩部分組成:信號正向傳播和誤差反向傳播；在前向傳播中，輸入樣本從輸入層引入，由各個隱層依次逐層處理，傳輸到輸出層。如果輸出層的輸出不符合期望，則將誤差作為調整信號逐層發回，並對神經元間的連接權矩陣進行處理以減小誤差。經過反復學習，誤差最終降低到可以接受的範圍。具體步驟如下:
1.從訓練集中抽取樣本，並將信息輸入到網絡中。
2.神經網絡的實際輸出是通過節點間連接的前向逐層處理得到的。
3.計算網絡的實際輸出和預期輸出之間的誤差。
4.將誤差逐層傳回前幾層，並按照壹定的原則將誤差信號加載到連接權上，使整個神經網絡的連接權向誤差減小的方向轉化。
5.對訓練集中的每個輸入輸出樣本對重復上述步驟，直到整個訓練樣本集的誤差降低到滿足要求。
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