深度学习中的感知机算法和bp算法都是神经网络中的基础算法，它们具有一定的联系和区别。

首先，感知机算法是一种最早的人工神经网络模型，它由1969年提出，用于解决二分类问题。感知机算法采用线性模型和阈值函数的组合来进行决策，通过迭代的方式进行参数的调整，从而实现对样本的分类。

而bp算法，即反向传播算法，是一种训练神经网络的常用方法，它的核心思想是通过计算神经网络前向传播和反向传播的误差，来更新各个连接权重，从而最小化网络在训练数据上的误差。bp算法通过梯度下降的方式进行参数的更新，可以训练出任意复杂度的神经网络。

感知机算法和bp算法的联系在于，它们都是神经网络中的基本算法，都可以用于解决分类问题。感知机算法可以看作是bp算法的一个特例，当网络只有一个输出神经元，且激活函数为阶跃函数时，感知机算法即为bp算法的一种形式。

它们的区别在于，感知机算法只能解决线性可分的问题，而bp算法可以解决非线性可分的问题；感知机算法只有一个输出神经元，而bp算法可以有多个输出神经元，从而解决多分类的问题；感知机算法使用的是阶跃函数作为激活函数，而bp算法可以使用更为灵活的激活函数，如sigmoid函数、ReLU函数等。

总结来说，感知机算法和bp算法都是神经网络中重要的算法，bp算法相对于感知机算法更为灵活和强大，可以解决更复杂的分类问题，并适用于训练深度神经网络。