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1. bp学习算法是什么类型学习算法？
2. 投资人说的bp是什么？

bp学习算法是什么类型学习算法？

误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法 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。 1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层 注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程） 2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层 其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。 BP算法基本介绍 含有隐层的多层前馈网络能大大提高神经网络的分类能力，但长期以来没有提出解决权值调整问题的游戏算法。1986年，Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在《Parallel Distributed Processing》一书中，对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络的误差反向传播（Error Back Proragation，简称BP）算法进行了详尽的分析，实现了Minsky关于多层网络的设想。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。 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。正向传播时，输入样本从输入层传人，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。

BP学习算法是一种基于梯度下降法的监督学习算法，主要用于训练人工神经网络。通过反向传播误差的方式，将网络输出与期望输出之间的误差逐层传递回输入层，并根据误差调整网络中的权重和偏置，以最小化误差。

BP算法通过迭代训练不断优化网络的参数，使得网络能够逐渐学习到输入与输出之间的映射关系。它是一种广泛应用的算法，能够解决诸如分类、回归等问题，并在模式识别、预测等领域有较好的表现。

投资人说的bp是什么？

　　BP（Base Point），（金融投资学）基点，原点。 多用在收益率，增长率的描述和描图的坐标中。例如上涨30bp，指上涨30%的1/100 。也就是30的万分之一。　　按市场惯例，外汇汇率的标价通常由5位有效数字组成，从右边向左边数过去，第一位称为“×个基点”，它是汇率变动的最小单位；第二位称为“×十个基点”，如此类推。（来源：中国人民银行）一个基点代表0.01个百分点，那么100个基点就代表1个百分点，所以不难理解，如果有报道称汇率提高多少个基点或者是下降多少个基点，则可以让着个基点乘以百分之0.01就可以知道汇率是下降或是升高了多少个百分点。

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