普通神经网络概念

反向传播是神经网络训练的核心机制，它通过链式法则计算损失函数对每个参数的梯度，从而驱动模型权重向最优方向更新，反向传播算法原理与神经网络训练过程反向传播算法原理可以概括为利用损失函数对网络输出的梯度,通过链式法则逐层回传，计算每个参数对损失的贡献，神经网络训练过程则是对这些参数进行迭代调整，使模型能够从数据中学……