下面对误差反向传播（errorbackpropagation，BP）描述不正确的是（）A. BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数B. 在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数C. BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐藏层进行参数更新的方法D. 对前馈神经网络而言，BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小

误差反向传播（BP）算法的核心在于通过链式法则计算损失函数对各层权重的梯度，从而更新参数。其关键点包括：

1. 可微性要求：BP算法需要神经元的激活函数可偏导，否则无法计算梯度。
2. 误差反向传播：误差从输出层反向传递到隐藏层，逐层计算梯度。
3. 权重调整：根据梯度更新相邻层神经元之间的连接权重。

选项B的错误在于忽略了BP算法对可微性的基本要求。

选项分析

选项A

正确。BP算法通过误差反向传播，计算各层误差并修正参数，符合算法本质。

选项B

错误。BP算法依赖链式法则计算梯度，若神经元映射函数不可偏导，则无法计算梯度，算法无法运行。

选项C

正确。BP算法的核心功能即为将输出误差反向传播至隐藏层，并更新参数。

选项D

正确。BP算法通过调整相邻层权重优化网络性能，这是其核心功能之一。