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神经网络的反向传播算法,实际上是基于数学中的链式求导法则,因为在神经网络中寻找的最优化参数为权重 ,在利用迭代法中的梯度下降算法去对目标函数进行优化的时候,需要获取关于 的偏导数,然后去进行梯度下降算法,所以反向传播就是对 进行求导的过程,因其顺序和正向传播的过程是相反的,所以叫做反向传播。 深层次的神经网络的反向传播过程表示为: 反向传播推导:对于反向传播利用计算图的形式进行推导,也就是数学中的链式求导法则。
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