反向传播框架下推导学习规则。总结BP算法。描述自组织算法的计算步骤，给出训练算法的框图。指出卷积神经网络需要计算的权重数量；相对于全连接和非权值共享，所减少的权重数量。编写两个通用的三层前向神经网络反向传播算法程序，一个采用批量方式更新权重，另一个采用单样本方式更新权重。隐含层不同结点数目对训练精度的影响；观察不同的梯度更新步长对训练的影响，并给出一些描述或解释。