bp神经网络反向传播算法 神经网络属于什么方向？

神经网络是一种重要的机器学习技术。它是深度学习的基础，是目前最热门的研究方向。学习神经网络不仅可以帮助你掌握一种强大的机器学习方法，还可以帮助你更好地理解深度学习技术。

神经网络属于什么方向？

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。

神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？是怎样的？

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。

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