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人工智能-算法篇56篇-自然语言处理之反向传播学习_人工智能引论 反向传播
作者：IT小白 | 2024-04-24 04:10:16
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人工智能引论 反向传播
1. 引言
在深度学习领域，反向传播（Backpropagation）是一种重要的优化算法，它被广泛应用于神经网络模型的训练过程中。反向传播通过计算损失函数对模型参数的梯度，从而实现参数的更新和优化，是深度学习模型训练的核心过程之一。
本文将从基本原理、应用、问题与挑战、改进方法以及未来发展等方面对反向传播进行深入探讨。我们将介绍反向传播的工作原理、在深度学习中的重要性以及其在不同类型的神经网络结构中的应用。同时，我们也将分析反向传播存在的问题和挑战，并探讨当前针对这些问题的改进和优化方法。
2. 前向传播和反向传播
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