基于tensorflow框架的非线性回归反向传播的原理和流程是什么

非线性回归反向传播的原理和流程是基于神经网络模型的，通过前向传播计算出模型的输出，然后通过反向传播计算出误差，并利用梯度下降算法更新模型参数，使得误差最小化。具体流程包括：初始化模型参数，输入数据，前向传播计算输出，计算误差，反向传播计算梯度，更新模型参数，重复以上步骤直到收敛。