TensorFlow實現反向傳播算法詳解

反向傳播（BPN）算法是神經網絡中研究最多、使用最多的算法之一，它用於將輸出層中的誤差傳播到隱藏層的神經元，然後用於更新權重。 學習 BPN 算法可以分成以下兩個過程： 1、正向傳播：輸入被饋送到網絡，信號從輸入層通過隱藏層傳播到輸出層。在輸出層，計算誤差和損失函數。 2、反向傳播：在反向傳播中，首先計算輸出層神經元損失函數的梯度，然後計算隱藏層神經元損失函數的梯度。接下來用梯度更新權重。 這兩個

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