理解深度学习中的反向传播

理解深度学习中的反向传播 概述 介绍 图示计算过程 图示求导 两种模式 计算结果 重要性 概述 反向传播主要广泛应用于深度学习中的优化器，是优化器的主要工作原理 介绍 反向传播是使训练深度模型在计算上易于处理的关键算法。对于现代的神经网络来说，相对于实现一个简单的网络，它可以使梯度下降的训练速度快1000万倍。这就是一个模型的训练时间一周和20万年的区别。 除了在深度学习中使用外，反向传播在许多其

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