理解:通过反向传播误差来学习 - 蝈蝈俊
原文中文,约1300字,阅读约需3分钟。发表于: 。在1986年,David E. Rumelhart、Geoffrey E. Hinton(即大名鼎鼎的杰弗里·辛顿)和Ronald J. Williams发表了一篇题为“通过反向传播误差来学习”(Learning representations by back-propagating errors)
1986年,David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton & Ronald J. Williams发表了一篇题为“通过反向传播误差来学习”的论文,提出了反向传播算法,解决了训练多层神经网络的难题。该算法通过计算每一层的误差,并将误差逐层向后传播,调整每一层的权重和偏置,使得整个网络的输出误差最小化。这一算法成为了深度学习的基础,实现了图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能应用。