BP 算法的核心在于一步步修正误差，听起来高深，其实操作起来还挺直观的。你只要理解每一层神经元的“传话逻辑”，基本就能上手。这个教程从最基础的权重初始化开始讲，配合反向传播，一步步带你搭个小神经网络，适合想把原理和实操都吃透的人。

初始权重的设置是随机的，这点多人会忽略。你可以直接用rand()来生成初始W(0)，按步骤用公式调整。教程里的Step2部分讲得蛮清楚，配合(10)公式，基本不会卡壳。

输出怎么得？就是每轮迭代后用当前权重计算一次输出值。这个环节叫前向传播，是验证学习效果的关键一步，别跳。输出不对，你权值还没调准，要继续优化。

如果你平时用MATLAB比较多，推荐你顺便看看这几个相关资源：MATLAB 实现 BP 神经网络算法、BP 神经网络 MATLAB 代码示例。代码比较简洁，运行结果也挺直观的。

调代码的时候建议你多看下BP 神经网络代码优化那篇，里面提了一些常见的坑，比如学习率太高、收敛太慢之类的，都说得比较实在。

哦对了，BP 神经网络详解神经网络数学模型解析也别错过，虽然讲得稍微理论一点，但对搞懂底层推导蛮有。

如果你刚上手神经网络，或者之前用过Matlab但没彻底搞懂 BP 算法，这篇资源你可以多刷几遍，思路还挺清楚的。