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吴恩达《机器学习》9-1-9-3:反向传播算法、反向传播算法的直观理解

news 2025/9/14 8:26:27

一、正向传播的基础

在正向传播中，从神经网络的输入层开始，通过一层一层的计算，最终得到输出层的预测结果。这是一种前向的计算过程，即从输入到输出的传播。

二、反向传播算法概述

反向传播算法是为了计算代价函数相对于模型参数的偏导数，以实现权重的更新。与正向传播相反，反向传播采用一种“反向”的方式，从输出层开始计算误差，然后逐层向前传播误差，直到第二层。这确保了能够获取每一层的误差，从而更新权重。

具体步骤

三、直观理解反向传播算法

反向传播算法可能看起来复杂，但可以将其理解为一个误差传递的过程。通过逐层传递误差信息，不断调整权重，使模型更好地适应训练数据。

尽管反向传播算法有一些复杂的数学步骤，但通过学习和实践，会逐渐熟悉这一关键的训练神经网络的技术。反向传播算法的理解将成为你在深度学习领域的有力工具。

参考资料：

[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程

黄海广博士 - 吴恩达机器学习个人笔记

吴恩达《机器学习》9-1-9-3:反向传播算法、反向传播算法的直观理解

一、正向传播的基础在正向传播中，从神经网络的输入层开始，通过一层一层的计算，最终得到输出层的预测结果。这是一种前向的计算过程，即从输入到输出的传播。二、反向传播算法概述反向传播算法是为了计算代价函数相对于模型参数…...

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