关于神经网络

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。