深入浅出反向传播原理 Backpropagation

前述 在深度学习中，我们的训练模型是一个多层次的神经网络，每个节点对应一个激活函数，上一个Layer的输出就是下一个Layer的输入。这样的模型，非常像复合函数层层的依赖关系：可以把第一层Layer想象成g(x)，则经过下一个Layer，函数就可以表示成f[g(x)]。依靠链式法则，我们可以简化对神经网络梯度下降优化参数时的计算，从而大大减少训练所需时间，这就是反向传播算法。可以说反向传播算法只是

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