bp神经网络和深度学习网络有什么区别

BP神经网络是一种最基本的前向反馈神经网络，它只有一个隐含层，通过不断的反向传播调整权重，来实现对样本数据的拟合。而深度学习网络是指多层神经网络，可以包含多个隐含层，每个隐含层的输出作为下一层的输入，通过不断的反向传播和梯度下降算法，来学习特征表示和模型参数，以实现对数据的预测和分类。

因此，BP神经网络只是深度学习网络的一个子集，深度学习网络可以包含多个隐含层，并且可以使用不同的激活函数、优化算法和正则化技巧等来提高模型性能，并且在图像、语音、自然语言处理等领域都取得了很好的效果。