神经网络是指输入的数据经过一个节点，在这个节点中进行sum和**函数两个，然后产生一个输出值；一个隐藏节点就代表一个线性函数，神经网络本质上是通过一个个小的线性模型堆积出一个完整模型。
BP神经网络是指在上面的基础上，添加损失函数，将输出值与真实值做比较，形成损失，然后将这个损失值根据权重逐级返回到输入值，然后再调整权重重新检测。
上图为一个简单的神经元，其对应的训练过程见右图。
下面图形为对BP-神经网络的流程介绍：
一、输入层得到输入的数据，然后计算出隐含层的输出结果：
首先会初始一个w权重值，然后根据输入值，经过求和和**函数计算出一个隐含层的结果，作为隐含层。
二、根据隐含层的结果值，通过相同的步骤计算出第二层隐含层的结果值：
三、在此基础上计算最后一层的输出值：
四、在上面的计算的基础上，本神经网络得到了一个输出值，接下来的工作即为通过损失函数，逐层的向上迭代，调整权重值：
五、计算第二层隐含层的误差：
六、倒推到第一层的误差计算：
七、通过反馈到第一级的误差值来计算第一层的新权重：新的权值=原权值+学习速率×该节点的误差×激励函数的导函数的值（f(e)的倒数）×与该节点相连的输入值。
八、再计算第二层的权重值，第二层修改权重的时候是通过误差的值决定的，没有再与前面的权重值交互：
九、同理计算最后一层的权重：
经过这个过程，形成一次修改的权重值，然后再输入新的值，计算新一轮权重值。