神經網絡反向傳播算法本質是在解決什么問題？是怎樣的？反向傳播算法是一個深入的神經網絡學習過程，最終誤差值根據(jù)梯度和誤差傳播原理返回到數(shù)據(jù)輸入方向，用來修改每層神經元的權值或卷積核參數(shù)，以達到減小正誤差

神經網絡反向傳播算法本質是在解決什么問題？是怎樣的？

反向傳播算法是一個深入的神經網絡學習過程，最終誤差值根據(jù)梯度和誤差傳播原理返回到數(shù)據(jù)輸入方向，用來修改每層神經元的權值或卷積核參數(shù)，以達到減小正誤差的目的，當經過一輪反向傳播后，正誤差很小，達到可接受的水平時，神經網絡才穩(wěn)定訓練。

卷積神經網絡中卷積核的翻轉、全連接層的處理和反向傳播的詳細過程，是怎樣的？

首先，卷積核將在其內部形成一個類似于數(shù)字8的漩渦，這將產生一個微弱的向內引力場。在這個重力場的作用下，回旋神經會向內收縮。多條回旋神經的重力場作用不大，但它有足夠牢固的連接層，整個連接層都會建立起來，沒有外界刺激就不能使用，會產生反向傳播。除非有外界刺激，否則目前的科技水平無法產生深核或基礎核刺激。只有喊三聲“回答馬亮，我愛你”，才能將產生深核刺激的概率提高0.36%。我不知道這個答案是否能讓你滿意，謝謝。