back propagation是什麼意思，back propagation的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

反向傳播

The learning algorithm is BP (Back Propagation) algorithm.

學習算法為反向傳播算法。

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

文章還推導了基于BP的反傳學習算法。

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

這一訓練方法被稱之為hmm的反向傳播訓練方法。

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

最後利用反向傳播(BP)神經網絡進行紋理的分類識别。

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

基于誤差反向傳播算法對圖像進行壓縮的工作已有很多。

反向傳播（Backpropagation）是人工神經網絡訓練中的核心算法，主要用于調整網絡參數以最小化預測誤差。該算法通過計算損失函數對權重的梯度，采用鍊式法則将誤差從輸出層向輸入層逐層反向傳遞，從而實現參數優化。

數學原理與計算過程

反向傳播基于多元微積分中的鍊式法則，其核心公式可表示為：

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

其中$L$為損失函數，$w^{(l)}{ij}$表示第$l$層第$i$個神經元到第$l+1$層第$j$個神經元的連接權重，$delta$為誤差項，$a$為激活值。該公式揭示了參數更新量與激活值、誤差傳播的數學關系（來源：DeepLearning.AI課程講義）。

在神經網絡中的作用

作為深度學習的基礎，反向傳播解決了多層網絡參數優化難題：

算法優化變體

為提升訓練效率，研究者發展了多種改進算法：

曆史發展與影響

反向傳播概念可追溯至1960年代，但直到1986年Rumelhart等人的論文《Learning representations by back-propagating errors》才系統闡述其在神經網絡中的應用，這被視為深度學習發展的重要裡程碑（來源：《Nature》期刊1986年卷）。

反向傳播（Back Propagation）是神經網絡訓練中的核心算法，用于根據預測誤差調整網絡參數（如權重和偏置）。以下是詳細解釋：

核心作用
通過計算損失函數對權重的梯度，确定參數調整的方向和幅度，從而最小化預測誤差。
工作流程
- 前向傳播：輸入數據逐層計算，得到輸出結果。
- 誤差計算：比較輸出值與真實值，計算損失（如均方誤差）。
- 反向傳播：從輸出層開始，逐層計算梯度并更新權重。

使用鍊式法則分解梯度計算： $$ frac{partial L}{partial w} = frac{partial L}{partial a} cdot frac{partial a}{partial z} cdot frac{partial z}{partial w} $$ 其中：

該算法推動了深度學習的發展，是SGD（隨機梯度下降）優化的基礎實現方式。

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