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探索back-propagation算法的深度奥秘，掌握神经网络训练的核心技术。作为机器学习与人工智能领域的基石之一，back-propagation通过反向传播误差来优化权重，实现高效的学习过程。适用于图像识别、自然语言处理及预测分析等多个领域。本页面汇集了206份精选资源，包括教程、案例研究和项目实践，助力您从理论到实战全面精通此关键技术。立即加入，开启您的AI创新之旅！

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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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