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反向传播算法是深度学习领域的核心优化技术，通过计算损失函数对网络权重的梯度来调整参数，实现高效训练。广泛应用于图像识别、自然语言处理及语音识别等多个领域，是构建高性能神经网络模型不可或缺的技术。掌握反向传播原理与应用，将极大提升您的AI项目开发能力。本站提供564个精选资源，涵盖理论教程到实战案例，助您深入理解并灵活运用这一关键技术。

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反向传播(back－propagation,BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化值的较为简单的方法。由于BP算法过程包含从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正，所以称为"反向传播"。...

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propagation back 变化 BP

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