BP算法的两个阶段：BP算法由数据流的正向传播和误差信号的反向传播两个过程构成。

正向传播阶段：在神经网络中，输入数据被传递给输入层，然后通过隐藏层传递到输出层。在正向传播阶段，输入数据经过一系列的加权和非线性激活函数的处理，计算出每个神经元的输出值，直到输出层产生最终的输出结果。

反向传播阶段：在BP算法中，误差信号从输出层开始反向传播，通过一系列的权重修正，传递到输入层。在反向传播阶段，根据输出结果和实际结果之间的误差，计算每个神经元的误差信号，并将其传递回每个连接的权重，进行权重的调整。这个过程重复进行，直到误差被最小化。