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什么是误差反向传播算法

发表时间：2024-10-07 07:34:28 来源：网友投稿

误差反向传播算法（Backpropagation Algorithm）是一种神经网络训练的基本方法。它通过计算网络输出与实际输出之间的误差，将这些误差沿着反向传播到网络中的每个神经元，并据此调整每个神经元的权重。这个过程类似于人类学习新技能时的经验积累，即通过不断尝试和修正来提高准确度。具体操作中反向传播算法会从输出层开始，计算输出误差，然后逐步传递到隐藏层，直到输入层。通过这种方式，算法能够自动调整网络的权重和偏置，使网络更准确地预测或分类数据。这种算法广泛应用于深度学习，是神经网络发展中的重要里程碑。

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