一文读懂反向传播算法（BP算法）的前世此生

反向传播算法的目的：训练神经网络的权值系数，最终完成对权重系数的调整 核心：经过比较输出y和样本label值t，对参与计算的w进行调整 方法：从网络的输出层开始，向输入层方向逐层计算梯度并更新权重，与前馈运算相反。 结果：，数据的具体形式是代价函数对其超参数(权重(W)和偏置(b))的偏导数，反向传播的目的是使代价函数达到最小。 反向传播的由来：为了解决网络权值偏置的更新问题，该问题等价于神经网络

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