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反向傳播（Backpropagation）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的核心算法，通過計(jì)算損失函數(shù)對(duì)各層權(quán)重的梯度來優(yōu)化模型參數(shù)。廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理及預(yù)測(cè)分析等領(lǐng)域，是深度學(xué)習(xí)工程師必備技能之一。掌握backprogation原理不僅能夠幫助您構(gòu)建更高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，還能深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)邏輯。訪問我們的資源庫(kù)，獲取獨(dú)家教程與案例研究，加速您的技術(shù)成長(zhǎng)之路。

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