多层神经网络是深度学习的核心，而BP（反向传播）算法则是其训练的灵魂所在！🔍✨

首先，BP算法通过前向传播计算预测值，将输入映射到输出空间；接着，在后向传播阶段，利用损失函数评估误差，并将误差从输出层逐层传递回隐藏层，调整权重以最小化损失。📈📉

核心公式包括梯度下降法和链式法则：

- 权重更新公式为：`Δw = -η ∂E/∂w`

- 损失函数对权重的偏导数通过链式求导实现。

BP算法的关键在于高效计算梯度，它结合了矩阵运算，大幅提升了训练速度。🌟

无论是图像识别还是自然语言处理，BP算法都功不可没！💪🌐

掌握这一原理，你也能解锁更多AI黑科技！🚀