各位同仁，各位对人工智能与深度学习充满热情的开发者们： 今天，我们深入探讨一个在现代人工智能领域中，尤其是在神经网络训练中，被誉为“魔法”般存在的核心算法——“误差反向传播”（Back-propagation of Errors）。当一个复杂的神经网络模型在面对某个任务时，其最终输出与我们期望的真实值之间存在偏差，即“失败”了。那么，这个失败的信号是如何被有效地传递回网络中每一个参与计算的节点（神经元、权重、偏置），并指导它们进行“逻辑修正”，从而在未来的预测中表现得更好呢？这正是我们今天讲座的焦点。 我们将从最基础的神经网络结构出发，逐步深入到误差的量化、梯度的计算，以及如何利用链式法则将这些梯度精确地反向传播至网络的每一个角落，最终实现参数的优化。我将尽量以编程专家的视角，结合代码示例，确保逻辑的严谨性和可操作性。 一、 神经网络的基石：前向传播与误差的显现 在深入反向传播之前，我们必须先理解前向传播。一个神经网络本质上是一个复杂的函数映射，它接收输入数据，通过一系列的线性变换和非线性激活，最终产生一个输出。这个过程，我们称之为前向传播（Forward Propagation）。 …
继续阅读“深入 ‘Back-propagation of Errors’：当最终输出失败时，如何通过反向路径通知所有参与节点进行逻辑修正？”