的反向传播
反向传播（Backpropagation）是神经网络学习的一种重要方法。它是一个用于计算神经网络中权重和偏差的梯度的过程。它的目标是使得神经元输出值最接近正确解决方案，从而使整个神经元能够学习新信息。
反向传播首先从输出层开始，将误差信号从输出层传递到隐藏层，然后再将误差信号从隐藏层传递到输入层。在这个过程中，权重将不断地根据当前误差信号而得到不断地調整。最后，当所有权重都定位好之后，就能够得到一个正常的、正式的、正常的神经元表征。...
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晚上11点，苏珊准备关灯休息，她的家位于偏僻的乡村，周围没有邻居。苏珊正要关睡眠时，听到外面有一个声音在叫她的名字。苏珊感到很害怕，但是又觉得有些好奇。于是她决定去看看是什么人在叫她的名字。 苏珊打开门，一个男子站在门口，他说他来这里寻找一个人。苏珊问他想要找的人是谁?男子说他想要寻找一个女孩，并说这个女孩就住在这里。男子衣衫不整、神情焦急、目光中透出异样的光彩。 苏珊感到不寒而栗、不断盘问男子想要找的女孩是谁?却没有得到明显回应。这时, 男子再次重复“我来寻找XX”, 这使得苏珊升起一阵心理阴影, 因为XX正是她妈妈去世前留下的名字! 此时, 男子已焦急难耐, 便大声命令: “快带我...<未完>点击进入