请解释什么是BP算法，要求回答中包含三个核心步骤，总字数不超过200字。
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BP算法，全称Back Propagation算法，是用于训练多层前馈神经网络的一种监督学习算法。BP算法的核心步骤包括：

1. **前向传播**：输入信号从输入层经过隐藏层，最终到达输出层，生成输出结果。在网络的前向传播过程中，每个节点的输出都是该节点的输入与权重的加权和通过激活函数后的结果。

2. **计算误差**：将输出层的实际输出与目标输出进行比较，计算误差。误差的计算方式通常是均方误差或交叉熵损失。

3. **反向传播调整权重**：利用误差信号从输出层向输入层反向传播，通过梯度下降法调整网络中各层连接的权重值，以减少网络输出与实际目标值之间的差距。调整权重的过程是根据误差对权重的偏导数进行的。
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