类比来说类似于
几个人站成一排
第一个人看一幅画（输入数据），描述给第二个人（隐层）……依此类推，到最后一个人（输出）的时候，画出来的画肯定不能看了（误差较大）。
反向传播就是，把画拿给最后一个人看（求取误差），然后最后一个人就会告诉前面的人下次描述时需要注意哪里（权值修正）。
不知明白了没有，如果需要理论推导（其实就是链式法则+梯度下降法），可以参考1986年的bp算法的论文。（20141202, 补上论文题目: Learning representations by back-propagating errors, David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton & Ronald J. Williams, 1986.）

 

http://hahack.com/reading/ann2/