反向传播算法

2024-06-13 10:56:27 浏览数 (2)
在深度学习和神经网络中，反向传播算法是一种至关重要的技术，它使得网络能够通过学习不断调整自身的参数以优化性能。作为训练神经网络的核心机制，反向传播通过计算损失函数对模型参数的梯度，并据此更新网络权重，从而逐步减少预测值与真实值之间的差距。这一过程是神经网络实现自适应学习、提升预测精度的关键步骤，为现代机器学习应用提供了强大的支持。

在神经网络中，每个神经元的输出是通过将输入数据应用于一系列函数（如权重相乘、加偏置、激活函数等）计算得到的。每一层的输出会成为下一层的输入。这种层层嵌套的函数结构可以被看作是一系列复合函数。

反向传播算法的过程如下：

1.前向传播

神经网络 动画 函数 算法 网络

0 人点赞