反向传播算法人工神經網絡的優化算法 / 维基百科,自由的 encyclopedia 反向传播(英语:Backpropagation,意为误差反向传播,缩写为BP)是对多层人工神经网络进行梯度下降的算法,也就是用链式法则以网络每层的权重为变量计算损失函数的梯度,以更新权重来最小化损失函数。 此条目介绍的是电脑算法。关于生物过程,请见“神经反向传播”。 反向传播也可以指蒙特卡洛树搜索中向上传播的搜索树的方式
反向传播(英语:Backpropagation,意为误差反向传播,缩写为BP)是对多层人工神经网络进行梯度下降的算法,也就是用链式法则以网络每层的权重为变量计算损失函数的梯度,以更新权重来最小化损失函数。 此条目介绍的是电脑算法。关于生物过程,请见“神经反向传播”。 反向传播也可以指蒙特卡洛树搜索中向上传播的搜索树的方式