首先理解一下基本概念：在一个典型的神经网络传播过程里，信号从输入层通过一系列隐藏层逐级向前传递至输出层得出预测结果，这个阶段被称为“正向传播”。而当实际输出与期望目标产生误差时，则需要采取某种方式来调整各层级中权重和偏置等参数以减少这种差距，这就引入了"反向传播”机制。
具体来说，BP 算法主要包括以下步骤：
1. **损失函数定义**：
首先确定一个能够衡量当前模型预测值与真实标签之间差异程度的损失函数，如均方差或交叉熵损失函数。它是整个反向传播的目标导向——最小化此函数意味着提高模型对数据集的学习表现。
2. **初始化并进行一次正向传播**:
选定一组初始权值后，将样本输入到网络并通过每层节点执行激活函数运算得到相应的中间变量及最终输出。
3. **误差计算与链式法则应用**：
在得到了网络的实际输出之后，基于预先设定好的损失函数计算出总误差项。然后利用微分学中的链式法则将其分解为每个单元对于总体误差的影响量，即局部导数或者称为敏感性分析的结果。这一步实质上是对整体错误做了量化分配，使得每一层每一个连接都对应有一个与其贡献相匹配的梯度数值。
4. **反向传播求解梯度**:
利用上述获得的所有局部梯度，按照由输出层往输入层的方向逆序回传这些梯度。也就是说，我们沿相反方向遍历网络结构，一层接一层地计算并累积各个结点以及它们所关联边界的梯度值。在这个环节，“back propagation”的名称得以体现其精髓所在。
5. **使用梯度下降或其他优化器更新参数**：
获取所有可调参数对应的梯度后，采用诸如梯度下降这样的最优化策略对其进行迭代修正。通常会加入动量因子或者其他更高级别的适应性学习率技术以加快收敛速度并且跳出可能存在的鞍点问题。
6. **循环重复以上流程直至达到预设条件停止**：
这个反复的过程将持续进行直到满足提前设置的终止准则例如epoch次数到达、精度不再显著提升或者是验证集合上的性能开始下滑等情况发生为止。
总结而言，尽管反向传播的概念直观上看似乎复杂深奥，但其实质是一种巧妙运用数学工具解决大规模非线性优化的有效手段。它揭示了一种在网络内部自动寻找最优配置路径的可能性，从而让人工神经网路具备强大的表征能力和泛化实力，成为现代人工智能发展的重要基石。
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