反向传播算法

资 源 简 介

反向传播算法

详 情 说 明

反向传播是训练神经网络的核心算法，它通过计算输出误差并逆向传播来调整网络权重。整个过程可以分为四个关键阶段：

首先是前向传播阶段，输入数据通过网络的各层传递，每层都会应用权重和激活函数，最终产生预测输出。在前向传播过程中，系统会记录下所有中间计算结果，包括各层的加权输入和激活值，这些数据将在反向传播时被重复使用。

然后是误差计算阶段，将网络输出与真实标签进行比较，使用预设的损失函数（如均方误差或交叉熵）计算出总体误差。这个误差值反映了当前网络预测的准确程度。

接下来进入真正的反向传播阶段，算法会从输出层开始，逐层计算每个权重对总误差的贡献程度（即梯度）。这个过程利用了链式法则，将误差信号从输出层向输入层反向传递。在这个过程中，系统会计算出每个连接权重的偏导数。

最后是权重更新阶段，根据计算出的梯度，使用优化方法（如梯度下降）调整网络中的权重参数。学习率参数控制了每次调整的幅度。这个阶段完成后，网络的预测能力应该有所提升。

通过反复迭代这个过程，网络会逐渐学习到输入与输出之间的映射关系。可视化工具可以帮助我们直观地观察训练过程中预测结果与实际结果的接近程度，以及误差的下降趋势。