反向传播是什么？

深度进修体系可以或许进修极其伟大的模式，它们通过调解权重来实现这一点。深度神经收集则通过反向撒播的进程举办调解，假如没有反向撒播，深度神经收集就无法执行辨认图像息争释天然说话等使命。

深度神经收集的权值是神经收集单位之间的毗连强度。当数据通过神经收集时，计较权值并举办假设，达到收集的最后一层时，就可以猜测这些特征与数据齐集的类之间的相关。猜测值与现实值的差值为消费/偏差，反向撒播的目标是镌汰消费。这是通过调解收集的权重来实现的，使假设更靠近于输入特征之间的真实相关。

在神经收集长举办反向撒播之前，必需对神经收集举办通例前向实习。当建设一个神经收集时，初始化一组权值。权值将跟着收集的实习而改变。神经收集的前向实习进程可以分为三个步调：神经元激活、神经元转达和前向撒播。

在实习深度神经收集时，必要操作多个数学函数。深度神经收集中的神经元由输入数据和激活函数构成，激活函数抉择激活节点所需的值。神经元的激活值是由几个分量计较出来的，这些分量是输入的加权和，权重和输入值取决于用于计较激活节点的索引。反向撒播进程抉择了模子实习进程的最终决定，进而抉择这些决定中的错误，通过比拟收集的输出/决定和收集的预期/祈望输出来计较偏差。

一旦计较出收集决定中的错误，信息就会通过收集反向撒播，收集的参数也随之改变。用于更新收集权值的要领是基于微积分的，出格是基于链式法则的。然而，领略微积分并不是领略反向撒播的须要前提。只需知道，当一个神经元提供一个输出值时，输出值的斜率是通过转达函数计较出来的，从而发生一个导出的输出。

当操纵输出层的神经元时，类值被用作祈望值。计较出收集偏差后，必需更新收集中的权重。“梯度降落”是更新权重以低落错误率的进程。操作反向撒播要领猜测神经收集参数与偏差率之间的相关，成立梯度降落收集。实习一个具有梯度降落的收集，必要通过前向撒播计较权值，反向撒播偏差，然后更新收集权值。

（编辑：河北网）

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