反向傳播是訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種常用方法。它可以簡化計算中深度模型的處理。這是初學(xué)者必須掌握的關(guān)鍵算法。對于現(xiàn)代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過反向傳播，利用梯度下降法可以大大提高模型的訓(xùn)練速度，在一周內(nèi)完成前人可能

反向傳播是訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種常用方法。它可以簡化計算中深度模型的處理。這是初學(xué)者必須掌握的關(guān)鍵算法。對于現(xiàn)代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過反向傳播，利用梯度下降法可以大大提高模型的訓(xùn)練速度，在一周內(nèi)完成前人可能花費(fèi)2萬年時間才能完成的模型。

反向計算的方法？

反向傳播算法是一個深入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)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，用于修改每層神經(jīng)元的權(quán)值或卷積核參數(shù)，以達(dá)到減小正誤差的目的，當(dāng)經(jīng)過一輪反向傳播后，正誤差很小到可以接受的水平，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是穩(wěn)定的我來訓(xùn)練。