深度学习中的核心技术解析
1、引言
背景介绍
目的
2、反向传播算法
定义与原理
历史发展
3、神经网络基础知识
神经元模型
前向传播
激活函数
4、反向传播算法详解
梯度下降法
链式法则应用
误差计算
权重更新
5、案例分析
简单示例
复杂网络结构
实际应用
6、常见问题及解答
问题1：为什么需要使用反向传播算法？
问题2：如何选择合适的学习率？
7、归纳与展望
归纳
未来研究方向
8、参考文献
文献目录
各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“反向传播和神经网络”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/688557.html
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