反向传播图示理解

两层感知器反向传播解析
最新推荐文章于 2025-10-18 20:40:12 发布
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本文深入探讨了两层感知器中反向传播算法的工作原理，详细解释了权重更新过程中梯度的计算方法，指出本地梯度与上游梯度的乘积决定了权重调整的方向与大小。此外，文章强调了反向传播计算仅需到达倒数第二层，为理解复杂神经网络提供了关键视角。

两层感知器理解反向传播

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如上面所展示，对于每个结点处的前面的权重更新，其梯度等于本地梯度*上游传回来的梯度gi .
而且，反向传播传回的梯度只需要计算到倒数第二层（假如输入也算一层的话），如上图所示，只需要计算到g5,g4即可。

反向传播图解法
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详细解释：前向传播、反向传播等
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