反向传播(Backpropagation) 原理与代码实例讲解

反向传播(Backpropagation) - 原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在深度学习领域，反向传播算法（Backpropagation）是一项至关重要的技术。它使得深度神经网络的训练成为可能，从而推动了深度学习领域的飞速发展。本文将深入探讨反向传播算法的原理、实现方法以及在实际应用中的实践。

1.2 研究现状

自1986年Rumelhart、Hinton和Williams首次提出反向传播算法以来，该算法已经经历了数十年的发展和优化。如今，反向传播算法已经成为深度学习领域最核心的技术之一。

1.3 研究意义

反向传播算法在深度学习中的应用，不仅极大地推动了人工智能的发展，而且在语音识别、图像识别、自然语言处理等众多领域取得了显著的成果。掌握反向传播算法的原理和实现方法，对于从事深度学习领域研究的人员来说至关重要。

1.4 本文结构

本文将分为以下几个部分：

• 2. 核心概念与联系：介绍深度神经网络、梯度下降等基础概念&#x