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反向传播最新视觉报道_反向传播算法主要用于什么(2024年12月全程跟踪)

内容来源：牛排名所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

反向传播

有没有觉得神经网络无处不在？它们出现在新闻中，出现在你的手机里，甚至出现在你的社交媒体上。但老实说，我们大多数人都不知道它们究竟是如何工作的。那些花里胡哨的数学和奇怪的术语，比如 “反向传播”？网页链接

12402反向传播实际上只是梯度下降，而梯度下降没有任何机制来驱动学习系统找到那些能很好泛化的特征。它只是找到能够很好解决当前问题的特征。sutton

星舰发射塔的“筷子”稳稳抓住了超重型助推器「SpaceX星舰进行第五次试飞」「spacex星舰」「SpaceX成功回收超重助推」NASA爱好者的微博视频

神经网络训练：反向传播与梯度下降详解在神经网络的训练过程中，前向传播和反向传播是两个关键步骤。前向传播负责将输入数据传递给网络，而反向传播则根据输出误差更新权重和偏差。 𐟔 前向传播：输入数据通过神经网络传递，隐藏层中的每个神经元计算其输入的加权和并应用激活函数。然后，将结果传递给下一层，直到输出层产生最终输出（预测值）。 𐟓‰ 误差计算：将网络的输出与实际输出（来自训练数据）进行比较，计算两者之间的差异，即误差。这个误差是网络在预测中所犯的错误。 𐟔„ 反向传播：误差通过网络向后传递，计算误差相对于权重和偏差的梯度。反向传播是一种计算损失函数相对于网络权重的梯度的方法。 𐟓ˆ 梯度下降：成本函数衡量预测与实际值的偏差程度。为了改进模型，需要最小化这个成本函数。梯度下降通过迭代调整参数，将它们推向降低成本函数的方向，直到找到成本最低的参数。在训练过程中，前向传播、误差计算、反向传播以及权重和偏差更新的循环会重复多次迭代（或纪元），逐渐提高网络预测的准确性。现在，让我们来测试一下你的学习情况： 1. 神经网络中的前向传播是什么？激活函数在神经网络中的作用是什么？为什么我们在神经网络中随机初始化权重？什么是梯度消失问题？ sigmoid 函数和 tanh 函数之间的主要区别是什么？神经元中的偏置项有什么作用？为什么深度学习中常用ReLU函数作为激活函数？神经元如何决定是否将信号传递到下一层？为什么神经网络需要非线性？

最近看到Marques和大疆合作的一个视频，其实这本身也是好事儿，说明我们的产品力强，也要开始反向传播了，结果因为博主在学校区域超速到了 96迈，被喷了。所以说找这种大博主合作得注意些个人风险[吃瓜]

「科普中国直播」@科普中国讨论Hopfield网络和反向传播算法在AI中的应用。天津助农的微博视频

FLAN：神经网络的灵活语言架构 𐟌 FLAN（Flexible Language Architecture for Neural Networks）是一种专为神经网络设计的灵活语言架构。它的核心在于利用神经网络的结构和训练方法来处理和理解自然语言。FLAN模型由多个层和节点组成，每个节点都执行特定的计算操作，并且拥有可学习的参数。输入与处理 𐟓š 在FLAN模型中，输入数据首先通过一个或多个输入层进入神经网络。这些输入层可以接收各种数据表示形式，如字词嵌入（word embeddings）、字符嵌入（character embeddings）或句子嵌入（sentence embeddings）。接下来，数据会经过一系列隐藏层，每个隐藏层由多个神经元组成，每个神经元都连接到上一层的所有神经元。在每个隐藏层中，神经元会对输入进行线性变换，并通过激活函数（如ReLU、sigmoid等）进行非线性映射。这个过程帮助模型学习输入数据的复杂模式和特征。最后，FLAN模型通过输出层将处理后的数据映射到最终的输出结果。输出层的设计可以根据具体任务的要求进行定制，例如分类任务可能使用softmax函数产生类别概率分布，回归任务可能直接输出一个连续值。训练与优化 𐟔犆LAN模型的关键在于利用反向传播算法进行训练。通过与标注数据进行比较，模型可以计算输出结果与真实结果之间的差异，并根据这个差异来调整模型的参数。这个过程被称为梯度下降，它使模型逐渐优化，以更准确地预测和生成输出结果。应用广泛 𐟌 FLAN模型是一种基于神经网络的灵活语言架构，通过多层和节点的组合，利用反向传播算法学习输入数据的模式和特征，并生成准确的输出结果。这使得FLAN模型在自然语言处理任务中具有广泛的应用。无论是分类、回归还是其他各种任务，FLAN都能通过其灵活的架构和强大的学习能力来提供有效的解决方案。

反向传播𐟑‰做到了无止境的自嗨，表达、呈现的东西要么嫌弃的人更嫌弃要么随便看看的人没兴趣。

用深度学习中的基础算法去计算物流规划问题，比如库位布局对物流搬运流量的影响，简直就是降维打击了[笑cry]，包括①神经网络模型搭建②代价函数激励③反向传播算法训练。

神经元与神经网络：探索大脑的奥秘 𐟧 神经元（neuron）是大脑的基本单位，而神经网络（neural networks）则是由这些神经元相互连接而成的复杂系统。Geoffrey Hinton被誉为“人工智能之父”，他在神经网络领域做出了卓越的贡献。突触（synapses）是神经元之间传递信息的桥梁，而突触的重新连接（rewire）和微调（tweak）则是神经网络学习和适应的关键。经过调整后的神经网络会更加精准和高效，这得益于数学算法（mathematical algorithm）和反向传播（backpropagation）技术的应用。反向传播算法（backpropagation-of-error algorithm）是训练神经网络的核心方法，通过不断调整权重和偏置来优化网络的性能。尽管神经网络看起来很复杂，但它们的基础原理其实并不神秘。神经科学家（neuroscientist）和神经科专家（neurologist）通过研究神经元和神经网络来探索大脑的奥秘。例如，Pavlov的狗听到铃声就会流口水的简单关联，就是通过训练和调整来实现的。在计算机科学中，将信息输入（feed）到计算机意味着逐步将其输入到系统中。像素（pixel）是图像的基本单位，而错误的输入（gaffe）可能会导致系统性能下降。最后，诺贝尔奖获得者Francis Crick在DNA结构的研究中做出了重要贡献，他的工作为后续的神经科学研究打下了基础。

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