反向传播神经网络概念 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。
如何理解反向传播算法？
类比类似于几个人站成一排，第一个人看一幅画（输入数据），描述给第二个人（隐藏层）等等，说到最后一个人（输出），画就看不见了。反向传播是把画展示给最后一个人（计算误差），然后最后一个人会告诉前一个人在下一个描述中要注意什么（重量校正）。
深度学习是什么意思？
近年来，随着信息社会、学习科学和课程改革的发展，深度学习是一种新的学习形式。
目前，对深度学习的概念有很多答案，很多专家学者的解释是本质意义一致的表述略有不同。
李嘉厚教授认为，深度学习是建立在理解的基础上的。学习者可以批判性地学习新的想法和事实，将它们融入原有的认知结构，将许多想法联系起来，并将现有的知识转移到新的情境中，从而做出决策和解决问题。
郭华教授认为，深度学习是在教师指导下的一个有意义的学习过程，学生围绕挑战性的学习主题，全心投入，体验成功，获得发展。它具有批判性理解、有机整合、建设性反思和迁移应用的特点。
深度学习有几个特点。一是触动人心的学习。第二，体验式学习。三是深入认识和实践创新的研究。
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