GPT系列讲演：经典深度学习算法拆解(1/16)

反向传播算法：神经网络参数学习的重要算法反向传播算法是神经网络锻炼中经常运用的高效计算梯度措施。神经网络参数能够经过梯度降落法来中止学习，反向传播算法（BackPropagation，BP）是经常运用的高效计算梯度措施。“反向传播”体往常，第 l 层的误差项能够经过第 l+1 层的误差项计算得到。浅显的解释是：将输出的结果与真实结果对比，计算误差（损失函数），并以误差降到最低为目的 ... [查看原文]

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