反向传播算法的工作原理(1)

反向传播算法是神经网络中的重要算法，通过它能够快速计算梯度，进而通过梯度下降实现权重和偏置参数的更新

反向传播算法最初是在20世纪70年代被引入的，但直到1986年大卫·鲁梅尔哈特、杰弗里·辛顿和罗纳德·威廉姆斯合作的一篇著名论文问世后，人们才充分认识到它的重要性。这篇论文描述了几种神经网络，其中反向传播比以前的方法快得多，使人们有可能利用神经网络来解决以前无法解决的问题。如今，反向传播算法是神经网络中所要学习的主要内容。