back propagation是什么意思，back propagation的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

反向传播

The learning algorithm is BP (Back Propagation) algorithm.

学习算法为反向传播算法。

Meanwhile, the back propagation learning algorithm is given based on BP.

文章还推导了基于BP的反传学习算法。

This approach to the training of HMM is called back propagation training approach.

这一训练方法被称之为hmm的反向传播训练方法。

The texture classification is completed with back propagation (BP) neural network.

最后利用反向传播(BP)神经网络进行纹理的分类识别。

There have been many techniques of image compression based upon back propagation arithmetic.

基于误差反向传播算法对图像进行压缩的工作已有很多。

反向传播（Backpropagation）是人工神经网络训练中的核心算法，主要用于调整网络参数以最小化预测误差。该算法通过计算损失函数对权重的梯度，采用链式法则将误差从输出层向输入层逐层反向传递，从而实现参数优化。

数学原理与计算过程

反向传播基于多元微积分中的链式法则，其核心公式可表示为：

$$ frac{partial L}{partial w^{(l)}_{ij}} = delta^{(l+1)}_j cdot a^{(l)}i $$

其中$L$为损失函数，$w^{(l)}{ij}$表示第$l$层第$i$个神经元到第$l+1$层第$j$个神经元的连接权重，$delta$为误差项，$a$为激活值。该公式揭示了参数更新量与激活值、误差传播的数学关系（来源：DeepLearning.AI课程讲义）。

在神经网络中的作用

作为深度学习的基础，反向传播解决了多层网络参数优化难题：

算法优化变体

为提升训练效率，研究者发展了多种改进算法：

历史发展与影响

反向传播概念可追溯至1960年代，但直到1986年Rumelhart等人的论文《Learning representations by back-propagating errors》才系统阐述其在神经网络中的应用，这被视为深度学习发展的重要里程碑（来源：《Nature》期刊1986年卷）。

反向传播（Back Propagation）是神经网络训练中的核心算法，用于根据预测误差调整网络参数（如权重和偏置）。以下是详细解释：

核心作用
通过计算损失函数对权重的梯度，确定参数调整的方向和幅度，从而最小化预测误差。
工作流程
- 前向传播：输入数据逐层计算，得到输出结果。
- 误差计算：比较输出值与真实值，计算损失（如均方误差）。
- 反向传播：从输出层开始，逐层计算梯度并更新权重。

使用链式法则分解梯度计算： $$ frac{partial L}{partial w} = frac{partial L}{partial a} cdot frac{partial a}{partial z} cdot frac{partial z}{partial w} $$ 其中：

该算法推动了深度学习的发展，是SGD（随机梯度下降）优化的基础实现方式。

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