神经网络是怎样练成的？

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图中主要说明了神经网络训练中的前向传播(Forward Pass)和反向传播(Backward Pass)两个关键步骤 两个过程构成了神经网络的基本训练循环：前向传播进行预测，反向传播更新参数，如此反复直至收敛。通过这种方式，网络逐步学习完成复杂的映射任务。 1. 前向传播: - 通过组合简单运算(如 $$f(x,y,z) = x × y × z$$)构建计算图 - 数据从输入层流向输出层,每层进行必要的计算转换 2. 反向传播: - 使用链式法则计算损失函数对各参数的导数 - 导数沿着计算图反向流动 - 在每个节点存储局部导数值 - 核心公式: $$\x5cnabla_x z = \x5cnabla_x y \x5ccdot \x5cnabla_y z$$ ………………………………