BP神经网络的学习算法为

BP神经网络的学习算法是一种基于梯度下降的反向传播算法，它是一种常见的人工神经网络学习方法。BP神经网络通过调整网络中每个神经元之间的连接权重，使网络输出结果与期望输出结果之间的误差最小化。具体来说，BP神经网络学习算法分为以下几步：

1. 前向传播：将输入样本送入神经网络中，通过每个神经元之间的连接权重进行计算，直到计算出网络的输出结果。

2. 计算误差：将网络输出结果与期望输出结果之间的误差计算出来。

3. 反向传播：根据误差大小反向调整每个神经元之间的连接权重，使误差尽可能减小。

4. 更新权重：将调整后的连接权重更新到神经网络中。

以上步骤可以不断迭代直到达到预定的误差范围或者训练次数。