3.2.3 反向传播 (Backpropagation)

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3.2.3 反向传播 (Backpropagation) 3.2.3 反向传播 (Backpropagation)：神经网络学习的幕后英雄在上一章节，我们初步了解了深度学习的核心概念，包括神经网络的基本结构、前向传播的工作原理以及损失函数的定义。这些概念为我们理解神经网络如何进行预测奠定了基础。然而，仅仅能够进行预测是不够的，我们更希望神经网络能够学习，即通过不断地调整自身参数，使其预测结果越来越接近真实值。而反向传播 (Backpropagation)，正是驱动神经网络学习的核心算法，它就像一位幕后英雄，默默地指导着神经网络的参数优化，使其变得更加智能。本章节，我们将深入探讨反向传播的奥秘。