我们来看一看计算图如何在一个更大的神经网络示例中工作，
这个和上一章一样
反向传播提供了一种非常可靠且高效的计算方法计算所有的这些倒数，可以将这些倒数输入到梯度下降算法中，或者是adam算法中，以训练神经网络的参数，使用反向传播的原因之一就是非常的高效，如果对这个参数注意的进行加上一点点进行观察则需要参数数量乘以节点数量
但时候用了反向传播之后，就不是相乘，而是降价，大大的提高了速度和效率
相关推荐
reikocao2 小时前
IMU预积分误差模型推导：协方差传播、残差构建、雅可比矩阵一级新生2 小时前
Ollama 是什么、干什么用、怎么用゛凌乱的记忆づ2 小时前
50元从零到成品：一套AI辅助的嵌入式实战入门教程——IIC篇Yolanda_20222 小时前
如何开发人工智能系统：从专家系统到机器学习小天源2 小时前
品牌 AI 智能监测与自动化采集系统Navicat中国2 小时前
Navicat 18 支持 Azure OpenAI 接入，合规 AI 赋能 SQL 开发陈嘿萌2 小时前
CVPR 2026｜TherA：让可见光照片“懂冷热”，用文字和参考图控制红外生成shxjnpl2 小时前
MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B 私有化部署实战：一个模型完成会议转写、说话人识别与时间戳武汉唯众智创2 小时前
心理健康中心 / 咨询室 / 宣泄室怎么建？从空间规划到 AI 系统的一体化方案SL_staff2 小时前
APS落地失败的5个隐形坑：离散制造排产为何总在Excel里打转？