这一公式，以严谨的数学逻辑，深刻诠释了网络如何通过梯度下降法，在数据的海洋中不断调整自身，以达到预测或分类的最优解
其核心在于，利用链式法则精准定位每一层权重的“错误贡献”，即损失函数对权重的偏导数
随后，通过反向传播机制，将这一信息从输出层逐层回溯至输入层，指导每个权重根据学习率进行调整——误差大则调整幅度大，误差小则微调，直至整个网络在训练集上表现出色，且具备泛化能力
BP神经网络权重更新公式，不仅是理论上的精妙之作，更是实践中的强大工具，它让机器能够像人类一样，在试错中不断学习、成长，解锁一个又一个智能时代的难题
因此，掌握并优化这一公式，对于推动人工智能技术的发展，具有不可估量的价值
