反向传播算法公式推导 反向计算的方法？

反向传播是训练人工神经网络的一种常用方法。它可以简化计算中深度模型的处理。这是初学者必须掌握的关键算法。对于现代的神经网络，通过反向传播，利用梯度下降法可以大大提高模型的训练速度，在一周内完成前人可能花费2万年时间才能完成的模型。

反向计算的方法？

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？

[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=client近年来，随着信息社会、学习科学和课程改革的发展，深度学习成为一种新的学习形式。

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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