什么是反向传播？

反向传播是人工神经网络中用于训练多层前馈神经网络的监督学习算法。它也被称为误差的反向传播，因为神经网络通过计算其输出与期望输出之间的误差来学习，然后通过网络反向传播该误差以调整其权重和偏差，从而使未来预测的误差最小化. 本质上，反向传播通过迭代调整神经网络的权重和偏差来工作，通过减少期望输出和预测输出之间的差异来产生越来越准确的输出。

Publication date: 2023-04-11