是指在神经网络中,通过计算输出误差并将其反向传播到网络的每一层,以更新网络的权重和偏置。这种反向传播算法是训练神经网络的一种常用方法。
具体步骤如下:
两层网络上的反向传播可以用于解决二分类或多分类问题,以及回归问题。它在深度学习中被广泛应用,特别是在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
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