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BP神经网络，训练的时候，给定一组输入和输出，不断的对权值进行训练，使得输出达到稳定。但BP神经网络并不是适合所有的场景，并不真正的体现出某些场景的真正特点。回到经典的概率论问题，抛硬币问题，假设你已经抛了100次的，90次是正面的，10次是反面的，问现在继续在抛一次，出现正面的概率是多少？如果没有前面几次的经验，很正常的会认为再次出现正面的概率是50%，但由于我们之前有对这个进行了实验，即有了经验了，按照贝叶斯定律，出现正面的概率肯定会大于50%。BP神经网络也少了对前面结果的一种反馈。

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