感知机：
感知机接收多个输入信号， 输出一个信号。 这里所说的“信号”可以想象成电流或河 流那样具备“流动性”的东西。 像电流流过导线， 向前方输送电子一样， 感知机的信 号也会形成流， 向前方输送信息。
核心思想（重点）
BP(BackPropagation) 算法是神经网络深度学习中最重要的算法之一，是一种按照误 差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一 。了 解BP算法可以让我们更理解神经网络深度学习模型训练的本质，属于内功修行的部分。
BP算法的核心思想是：学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
正向传播：输入层的神经元负责接受外界发来的各种信息，并将信息传递给中间层 神经元，中间隐含层神经元负责将接收到的信息进行处理变换，根据需求处理信息， 实际应用中可将中间隐含层设置为一层或者多层隐含层结构，并通过最后一层的隐含 层将信息传递到输出层，这个过程就是BP神经网络的正向传播过程。
反向传播：当实际输出与理想输出之间的误差超过期望时，就需要进入误差的反向 传播过程。它首先从输出层开始，误差按照梯度下降的方法对各层权值进行修正，并 依次向隐含层、输入层传播。通过不断的信息正向传播和误差反向传播，各层权值会 不断进行调整，这就是神经网络的学习训练。当输出的误差减小到期望程度或者预先 设定的学习迭代次数时，训练结束，BP神经网络完成学习
推导：
最初的权重（w1.2.3456578..）可以是随机的，可在训练时不断更新。
（out相当于“新的“i1——之后算出o1）
前向传播：
加权求和———neth1
求和之后激活———outh1
这里举例为sigmoid函数
（
py中的一些库算出来？）
下一层——
反向计算：
1、误差（损失）有很多损失函数，这里举例为均方差
核心：反向传播——更新权重
。。。。。。
更新权重
（用到了梯度下降的一个式子）
最后更新到输入层
