反向传播算法简单例题 神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？是怎样的？

神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？是怎样的？

反向传播算法是一个深入的神经网络学习过程，最终误差值根据梯度和误差传播原理返回到数据输入方向，用来修改每层神经元的权值或卷积核参数，以达到减小正误差的目的，当经过一轮反向传播后，正误差很小，达到可接受的水平时，神经网络才稳定训练。

神经网络relu怎么反向求导？

Relu是神经网络中的激活函数。

在神经网络从输入到输出的正向传播中，激活函数是不可避免的。因此，在反向传播调整过程中，还需要根据链导数规则调整relu的偏差或梯度。

在神经网络中，每两层神经元的权重根据梯度进行调整。梯度调整的幅度和方向取决于激活函数后前一层神经元的输入值a和激活函数前后一层神经元输出值的偏差。relu的逆导数是神经元输出的偏差（在进入激活函数之前）。relu的偏差请参考我的文章《BP反向传播算法的思考与直观理解——卷积小白的随机世界》

例如，当L1层的偏差为m时，则relu后的L层的偏差为m*Wij。如果此时，relu之前的l层的输出为Zi。如果Zi小于0。那么，L层神经元通过relu前的偏差为0；如果Zi大于0。那么，relu之前的L层的偏差是m*Wij。

如果神经网络中，每个层内部的神经元之间有连接，这时候的前向和反向传播应该怎么计算？

这是秩序问题。如果两个节点相互传递，传递的顺序是什么？是固定顺序、随机顺序还是同时顺序？事实上，这种结构已经存在于CNN的工作和消息传递中。CNN提取局部特征后，通过消息传递对特征进行进一步的过滤，同时对特征进行过滤。我们同时用当前值更新下一步。实际系统只能选择一个特定的顺序，很可能是同时进行的。

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