反向传播：神经网络如何“知错能改”

摘要

反向传播算法（Backpropagation，简称BP）是神经网络学习的核心机制，它通过“知错能改”的方式帮助网络优化性能。文章通过生活化的比喻，如小明学做菜、流水线中的责任传递和考试改错，形象地解释了反向传播的工作原理。在前向传播中，数据经过网络处理得到输出；计算误差后，通过反向传播将误差逐层传递，每层根据误差调整参数，逐步优化网络性能。文章还通过简单的代码示例展示了反向传播的实现过程，并列举了其在图像识别、语音识别和自动驾驶等领域的实际应用。总结来说，反向传播通过“前向尝试-误差反馈-责任分摊-参数调整”的流程，使神经网络能够不断自我改进。

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一、反向传播是什么？

反向传播是神经网络学习的核心算法，它的作用是：
让神经网络知道自己哪里做错了，并且一步步“纠正”自己。

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二、生活中的形象比喻

1. 小明学做菜的故事

想象小明在学做菜，他第一次做红烧肉，结果味道太咸了。
他请老师尝一口，老师说：“太咸了，下次盐放少点！”
小明就知道，问题