如何在神经网络中进行反向传播?
后传是用于监督学习的神经网络的训练算法.该算法使用梯度降低来最小化网络预测输出和所需输出之间的错误.后传有两个主要阶段:前传和后传.在前传中,输入数据被输入到网络中,并通过每个层进行输出,直到输出生成,然后输出与所需输出进行比较,以计算错误.在后传中,这种错误随后从输出层开始向输出层传播.网络中的每个神经元接收到一个错误信号,这是该神经元的偏差.信号用于调整网络的偏差和偏差,这允许网络从输入层中进行复杂的归纳.在后传中,该错误由输出层开始向输出层进行调整.在后传中,每个神经元在网络中接收到一个错误信号,这是该错误的衍生.信号用于调整网络的重量和偏差,这允许网络从输入层中进行复杂的归纳.在后传过程中,计算出错误包括通过计算出输出层到输出层.在后传过程中,使用后传的错误通过网络进行调整,通过网络的计算和调整.