5.3 反向传播算法秘籍：训练深度网络的核心技术

5.3 反向传播算法秘籍：训练深度网络的核心技术

在前面的章节中，我们学习了感知机和多层感知机的基本概念。我们知道，多层感知机能够通过隐藏层和非线性激活函数解决复杂的非线性问题。但是，如何训练一个多层网络呢？这就是反向传播（Backpropagation）算法要解决的问题。

反向传播算法是训练深度神经网络的核心技术，它使得深度学习的复兴成为可能。本节将深入解析反向传播算法的原理、数学推导和实现细节，让你彻底掌握这一深度学习的基石技术。

为什么需要反向传播？

在单层感知机中，我们可以直接计算权重的梯度来更新参数。但在多层网络中，由于存在多个隐藏层，我们无法直接计算中间层的梯度。这就需要一种系统性的方法来计算每一层的梯度，这就是反向传播算法的用武之地。

梯度计算的挑战

考虑一个简单的两层网络：