误差反向传播算法（BP）和梯度下降算法

为什么需要反向传播算法 在多层感知器中，输入数据从输入层输入，经过中间层（隐层），最终从输出层输出。但是由于误差修正学习无法跨层调整，因此修正学习法一般只用于中间层（隐层）与输出层之间，而输入和中间层之间的连接权重采用随机数确定，这就存在输入数据不同，但在中间层的值却相同的问题，影响分类准确性。针对该问题，鲁梅尔哈特的人于1986年提出了误差反向传播算法，该算法使得神经网络再次回到人们的视野。 什

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