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基于梯度下降(gradient descent)策略,以目标的负梯度方向对参数进行调整的算法。由哈佛大学的P.韦尔博斯(Paul Werbos)于1974年首次提出。由于当时处于神经网络冰河期,此方法并未受到重视,1986年鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人重新发明了BP算法,并由此掀起了神经网络的第二次热潮。BP算法是多层网络训练算法中最杰出的代表,同时它也是迄今为止最成功的神经网络学习方法。又称误差逆传播(error backpropagation)。