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BP算法的介绍
1、BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
2、因为该网络要解决的是一个二分类问题，所以输出层的激活函数也可以使用一个Sigmoid型函数，神经网络最后的输出为： 。
3、BP算法的基本思想是，学习过程包括两个过程：信号前向传播和误差后向传播。（1）前向传播：输入样本-输入层-各隐层（处理）-输出层。（2）错误反向传播：输出错误（某种形式）-隐藏层（逐层）-输入层。
bp学习算法中,任选两层之间的权值修正量的求解步骤
1、二）BP神经网络计算步骤 （1）初始化连接权值和阈值为一小的随机值，即W（0）＝任意值，θ（0）＝任意值。（2）输入一个样本X。（3）正向传播，计算实际输出，即根据输入样本值、互联权值和阈值，计算样本的实际输出。
2、在BP网络学习的过程中，先调整输出层与隐含层之间的连接权值，然后调整中间隐含层间的连接权值，最后调整隐含层与输入层之间的连接权值。实现BP网络训练学习程序流程，如图4-5所示（倪深海等，2000）。
3、其次，bp算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为***用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以***用附加动量法来解决。
4、在网络训练时，可以对连接权值和隐层输出进行交替优化。把这种新算法应用到前馈神经网络训练学习中，在学习速度、泛化能力、网络训练成功率等多方面均优于传统训练算法，如经典的BP算法。数值试验也表明了这一新算法的有效性。
bp算法在深度神经网络上为什么行不通
1、BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，实际上对仅含几层网络，该训练方法就已经很不理想，不再往下进行计算了，所以不适合深度神经网络。BP算法存在的问题：（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小。
2、反向传播算法可以说是神经网络最基础也是最重要的知识点。基本上所以的优化算法都是在反向传播算出梯度之后进行改进的。
3、首先，由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可***用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。
4、首先，深度学习无非就是深一些的神经网络，其归根结底依然是一个函数，因此参数的学习和机器学习其它算法一样，都是用梯度下降法。
5、BP算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常***用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。
6、隐藏层顾名思义，他的输出者就是给别的层使用的，一般隐藏着不给人看。
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