2.9 反向传播算法

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2.9 反向传播算法第二章：数学与机器学习基础领域 2.9 反向传播算法：深度学习的基石在人工智能大模型蓬勃发展的今天，深度学习技术扮演着至关重要的角色。而反向传播算法（Backpropagation，简称BP算法）正是深度学习模型训练的核心驱动力。本节将深入探讨反向传播算法的原理、数学推导、代码实践及其在现代深度学习中的重要性。 2.9.1 引言：从前向传播到误差反向传播在神经网络中，信息从输入层开始，逐层向前传递，经过激活函数的非线性变换，最终到达输出层，这个过程称为前向传播（Forward Propagation）。前向传播完成了从输入到输出的映射，但模型参数（权重和偏置）的优劣直接决定了输出结果的准确性。