哈喽！相信很多朋友都对BP算法不太了解吧，所以小编今天就进行详细解释，还有几点拓展内容，希望能给你一定的启发，让我们现在开始吧！
bp算法在深度神经网络上为什么行不通
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。
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，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。
，训练时间较长。对于某些特殊的问题，运行时间可能需要几个小时甚至更长，这主要是因为学习率太小所致，可以采用自适应的学习率加以改进。2，完全不能训练。
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。
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。
BP算法的介绍
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。
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。
反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识！本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明，来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。
什么是BP算法
1、反向传播算法（英：Backpropagation algorithm，简称：BP算法）是一种监督学习算法，常被用来训练多层感知机。 于1974年，Paul Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习算法，而人工神经网络只是其中的特例。
2、反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识！本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明，来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。
3、误差反向传播算法：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。
4、BP算法，误差反向传播（Error Back Propagation， BP）算法。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。
5、反向传播算法，简称BP算法，适合于多层神经元网络的一种学习算法。它建立在梯度下降法的基础上。
6、因此，BP算法的历史意义：明确地否定了明斯基等人的错误观点，对神经网络第二次高潮具有决定性意义。这一点是说BP算法在神经网络领域中的地位和意义。
bp算法是什么?
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、反向传播算法，简称BP算法，适合于多层神经元网络的一种学习算法。它建立在梯度下降法的基础上。
3、BP算法，误差反向传播（Error Back Propagation， BP）算法。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。
4、误差反向传播算法：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。
5、反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识！本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明，来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。
6、BP算法由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)
1、图 1 所示是一个简单的三层（两个隐藏层，一个输出层）神经网络结构，假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题，我们给这个网络一个输入样本 ，通过前向运算得到输出 。
2、观察，你会发现BP1与BP2相结合就能发挥出最大功效，可以计算出任意层的误差，只要首先利用BP1公式计算出输出层误差，然后利用BP2层层传递，就无敌了，这也正是误差反向传播算法的缘由吧。
小伙伴们，上文介绍BP算法的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。
