bp演算法要求對於高數線代的實際應用
1、 搭建 bp演算法的python開發環境
2、 了解神經網路基本原理
3、 基於已有的輪子重造
1.bp原理
反向傳播（backpropagation，縮寫為bp）一種與最優化方法（如梯度下降法）結合使用的，用來訓練人工神經網路的常見方法。
該方法計算對網路中所有權重計算損失函式的梯度。這個梯度會反饋給最優化方法，用來更新權值以最小化損失函式。 在神經網路上執行梯度下降法的主要演算法。該演算法會先按前向傳播方式計算（並快取）每個節點的輸出值，然後再按反向傳播遍歷圖的方式計算損失函式值相對於每個引數的偏導數。
bp網路的輸入輸出關係實質上是一種對映關係：乙個 輸入m輸出的bp神經網路所完成的功能是從 一維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續對映，這一對映具有高度非線性。
正向傳播過程中，輸入資訊通過輸入層經隱含層，逐層處理並傳向輸出層。如果在輸出層得不到期望的輸出值，則取輸出與期望的誤差的平方和作為目標函式，轉入反向傳播，逐層求出目標函式對各神經元權值的偏導數，構成目標函式對權值向量的梯量，作為修改權值的依據，網路的學習在權值修改過程中完成。誤差達到所期望值時，網路學習結束。
2.搭建python環境：python3.9.0版本
開發環境：pycharm20.3.1
**無法執行警告，無法呼叫numpy，根據python提示進行公升級，顯示公升級失敗，呼叫pip命令無法呼叫，顯示許可權限制，發現要想獲得相關許可權，pip命令要新增user字元，公升級失敗的pip重新安裝。
重新修復pip輸入為：
python -m ensurepip修復改為原來pip版本
之後公升級pip輸入為：
python -m pip install --user --upgrade pipsudo python -m pip install --upgrade pip此後公升級的模組就是
python -m pip --user --upgrade somepackegs（模組名）dbproxy安裝問題記錄
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