反向传播算法的意义 深度学习是什么意思？
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。
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，用于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，正误差很小到可以接受的水平，神经网络是稳定的我来训练。
转换层怎么计算？
首先，您不需要数到几次。你可以把每次输给前线的坡度加起来。举一个一维的例子：输入是x，有一个隐层y=W2*XB2，输出层是Z=W1*YB1，隐层和输出层有损耗：L2=（y-C2）^2，L1=（Z-c1）^2，总损耗函数L=L1。
在反向传播过程中，首先计算L1到Z的偏导数DL1/DZ，然后通过反向传播一层计算L1到y的偏导数DL1/dy；然后计算隐层损耗，计算L2到y的偏导数dl2/dy，它是损失函数对Y的偏导数：DL/dy=DL1/dy，dl2/dy；最后，DL/dy传播到网络的第一层。
其次，l-bfgs只是一个优化算法，与反向传播无关。对于样式转换，可以使用Adam的一阶算法进行优化，最终效果几乎相同，代码编写简单。
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