Question

bp神经网络，把它分为很多层，可以算深度学习嘛？

Answer 1

不能算深度，而且多层单纯的bp神经网络会出现梯度扩散问题，深度网络不光是指层数增加，还添加了卷积层，降纬层等不同于一般隐藏层的神经元。

Answer 2

深度神经网络在维基百科上的定义是：一种具备至少一个隐含层的神经网络，与浅层神经网络相似，通常都是前馈神经网络，但也有循环（递归）神经网络。故其定义可以简单理解为多层前馈神经网络都是深度神经网络，而深度神经网络是深度学习的基本结构。传统的神经网络只有两层或者三层的神经网络，而深度学习网络具有更多层数的神经网络。所以层数较多的BP神经网络属于深度学习的一部分，只不过利用BP算法训练容易产生问题。

Answer 3

1、BP神经网络，指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”。
2、感知器（MLP，Multilayer Perceptron）是一种前馈人工神经网络模型，其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上，可以解决任何线性不可分问题。
3、多层感知器就是指得结构上多层的感知器模型递接连成的前向型网络。BP就是指得反向传播算法

Answer 4

机器学习里的概念不一，严格来说，算的