导读 今天来聊聊深度学习中的核心算法——反向传播算法（BP）！它是神经网络训练的灵魂所在，能让模型通过不断调整参数优化性能。🔍首先，算法分...
今天来聊聊深度学习中的核心算法——反向传播算法（BP）！它是神经网络训练的灵魂所在，能让模型通过不断调整参数优化性能。🔍
首先，算法分为两步：前馈计算和误差反传。前馈计算中，输入数据经过多层网络逐步得到输出值；而误差反传则是从输出层开始，利用梯度下降法一步步将误差信息传递回输入层，更新权重与偏置。💪
核心公式如下：
- 损失函数：`L = 1/2 (y_pred - y_true)^2`
- 权重更新：`w_new = w_old - η ∂L/∂w`
每一步都至关重要，确保了模型能够更精准地拟合数据。💡
无论是图像识别还是自然语言处理，反向传播都在背后默默发力，推动AI技术飞速发展！🚀
深度学习 机器学习 人工智能
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！