反向传播(Backpropagation) 原理与代码实例解说
反向传播(Backpropagation) - 原理与代码实例解说作者：禅与计算机程序计划艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
关键词：反向传播算法，神经网络，偏差梯度，链式法则
1. 背景先容
1.1 标题的由来
在深度学习范畴，神经网络作为一种强大的模式辨认和猜测工具，已经取得了显著的乐成。然而，神经网络的练习过程通常涉及到大量的参数更新，这些参数往往是由大量数据驱动的。在练习过程中，神经网络会通过比力猜测值和实际值之间的差距来调整权重，这一过程被称为“损失函数”最小化。对于具有多层隐藏单元的网络，这一过程变得复杂且难以手动举行，这就引出了反向传播算法。
1.2 研究现状
反向传播算法由David Rumelhart、Geoffrey Hinton和Renee Williams于1986年首次提出，它在多层感知器中实现了有用的参数更新。这一算法依赖于链式法则，可以或许在练习过程中自动计算损失函数相对于每个参数的梯度。自那时以来，反向传播已成为练习深度神经网络的核心技能，而且随着硬件加速器和分布式计算的发展，其应用范围不断扩大。
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