反向传播算法公式推导 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）。

什么是反向传播算法？

[谷歌官方：反向传播算法说明-今日头条]https://m.toutiaocdn.com/group/6572633780652081672/？iid=44109647341&app=newsarticle&timestamp=1538037149&groupid=6572633780652081672&ttfrom=copylink&utmsource=copylink&utmmedium=toutiaoios&utmcampaign=clientshare

反向传播算法公式推导 神经网络反向传播算法 反向传播算法的步骤

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