9.简述标准BP算法与累积BP算法的区别。

标准BP算法和累积BP算法都是神经网络中常用的反向传播算法，用于权重调整和误差反向传递。它们的区别在于样本集的处理方式。

标准BP算法是针对单个样本进行权重更新和误差反向传递，每次处理一个样本后就更新一次权重。但这种算法往往会存在收敛速度很慢的问题，因为每个样本都对权重进行一次更新，导致在重复使用样本时容易陷入局部最优。

累积BP算法则是将所有训练样本的误差累加起来，然后再进行一次权重更新。这样可以减少局部最优的概率，同时还可以加快收敛速度。因为使用了所有样本的信息，所以理论上训练效果更好，但实际操作中也可能存在过拟合的问题。

总之，标准BP算法更适用于小规模数据集的情况，累积BP算法则更适用于大规模数据集的情况。