头歌平台 机器学习 --- 反向传播算法

反向传播算法是一种常用的机器学习算法，用于训练神经网络。它的基本思想是通过前向传播计算出每个神经元的输出，然后通过反向传播计算出每个神经元对误差的贡献，最后通过梯度下降法更新神经元的权重，使误差最小化。具体来说，反向传播算法会将预测值与实际值之间的误差向后传递，计算每个神经元对误差的贡献，并根据这些贡献更新神经元的权重。这样不断迭代，直到误差最小化为止。