首先通過網友提供的講解，對神經網絡最重要的權值更新部分進行了瞭解：
具體網址爲：http://www.cnblogs.com/wb-DarkHorse/archive/2012/12/12/2815393.html
通過上面的網址可以知道，權值如何更新和更新的理論依據。
現將我的體會說明一下：
1、bp神經網絡的本質仍然是最小二值化。相當於利用訓練的數據樣本，不斷調節權值，使最終的輸出和期望輸出儘量相近，即綜合誤差值E最低。
2、爲了通過調節各個層的權值w，使E最低。則根據神經網絡的模型，計算出此神經網絡的E值相對於各個權值w的導數。
3、知道E相對於w的導數後，不斷改變w，可以使E減小。