backpropagation的意思|示意
n. 反向传播
backpropagation的用法详解
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Backpropagation（反向传播）是一种用于神经网络训练的计算机程序。它是一种用于调整神经网络中每个结点权值的算法，从而达到让网络更准确地针对输入值做出预期结果的目的。它可以确定网络中的权值，以便它可以更具准确度地从输入值预测出结果。反向传播的实现方式主要有两种：批量和在线。
Backpropagation的思路是，通过计算输入层至输出层之间的梯度来调整权值，从而使整个神经网络在数据集上尽可能表现得更好。它使用反馈机制，以确定哪个权值是正确的，哪个错误的。它通过计算所给输入与期望结果之间的误差，并利用这些误差来调整网络中的权值，使其下次对输入期望的结果更接近。以此迭代，调整神经网络中的权值，最终使得网络训练的更好，从而达到预期的目的。
Backpropagation的实现有两种，在线和批量。在线反向传播是一次性使用一个输入训练神经网络，并且每次都会更新网络中的权值。然而，它往往不会收敛到最优解，原因是它总是更新权值，使网络不断变化，从而无法锁定最优解。批量反向传播是一次性使用所有的输入训练神经网络，不更新权值，而是在所有输入训练完后，才会更新网络中的权值，从而更容易收敛到最优解。
总之，Backpropagation是一种调整神经网络中每个结点权值的算法，从而达到使网络更准确地针对输入值做出预期结果的目的，其实现有两种，分别为批量反向传播和在线反向传播。
'backpropagation相关短语
1、 backpropagation through time 定时后向传播,通过时间的反向传播
2、 Error BackPropagation Method 差反向传播算法
3、 backpropagation algorithm 反传算法,向后传播算法
4、 Backpropagation learning algorithm 学习演算法
5、 error backpropagation model 误差逆传播模型
6、 Backpropagation Algorithm BP 反向传播算法
7、 fast backpropagation 算法的前相网络
8、 Genetic backpropagation neural network 遗传BP神经网络,神经网络