📚✨一文弄懂神经网络中的反向传播法 🧠➡️📈

反向传播（BackPropagation）是深度学习的核心算法之一，也是理解神经网络训练的关键所在！🤔🧐

首先，我们需要知道神经网络是如何工作的：它通过前向传播接收输入并输出结果，而误差则是预测值与真实值之间的差距。此时，反向传播登场了！箭头指向哪里，数据就从哪里开始调整。🎯➡️🔄

反向传播的核心步骤分为两步：一是计算损失函数对权重的梯度（gradient），二是利用梯度下降法更新参数。简单来说，就是找到错误的方向并逐步修正。🧐📉

想象一下，你正在爬山，目标是找到最低点，但只能通过试探一步步靠近。这就是反向传播的过程——不断微调直至最优解。⛰️⬇️🌍

掌握了这个方法，你就掌握了神经网络的灵魂！💪🌟

机器学习 深度学习 反向传播