首先明确，“正向传播”求损失，“反向传播”回传误差。同时，神经网络每层的每个神经元都可以根据误差信号修正每层的权重，只要能明确上面两点，那么下面的例子，只要会一点链式求导规则，就一定能看懂！
BP算法，也叫δ \deltaδ算法，下面以3层的感知机为例进行举例讲解。
上图的前向传播（网络输出计算）过程如下：（此处为网络的整个误差的计算，误差E计算方法为mse）
上面的计算过程并不难，只要耐心一步步的拆开式子，逐渐分解即可。现在还有两个问题需要解决：
1. 误差E有了，怎么调整权重让误差不断减小？
2. E是权重w的函数，何如找到使得函数值最小的w。
解决上面问题的方法是梯度下降算法（简单图示如下），大家如有不太懂的可先行查阅别的资料，只要能达到理解线性回归梯度下降算法的水平即可，这里不再赘述。
划重点，划重点，划重点！！！
BP算法的具体例子来喽！！
就算上面的所有东西你都看的迷迷糊糊，通过下面的例子，相信绝大多数人也能很轻松的理解BP算法。如图是一个简单的神经网络用来举例：
下面是前向（前馈）运算（激活函数为sigmoid）：
下面是反向传播（求网络误差对各个权重参数的梯度）：
我们先来求最简单的，求误差E对w5的导数。首先明确这是一个“链式求导”过程，要求误差E对w5的导数，需要先求误差E对out o1的导数，再求out o1对net o1的导数，最后再求net o1对w5的导数，经过这个链式法则，我们就可以求出误差E对w5的导数（偏导），如下图所示：
导数（梯度）已经计算出来了，下面就是反向传播与参数更新过程：
上面的图已经很显然了，如果还看不懂真的得去闭门思过了（开玩笑~），耐心看一下上面的几张图，一定能看懂的。
如果要想求误差E对w1的导数，误差E对w1的求导路径不止一条，这会稍微复杂一点，但换汤不换药，计算过程如下所示：
