反向傳播意思

反向傳播（Backpropagation）是神經網路訓練中的一種算法，用於調整神經網絡中各個權重（weight）和偏置（bias）的值，以便神經網絡能夠更好地執行預定的任務。正向傳播（Forward propagation）是指數據從輸入層傳遞到輸出層的過程，而反向傳播則是指當預測結果與實際結果之間存在誤差時，將這個誤差從輸出層逐層傳遞回來，並根據這個誤差來調整權重和偏置，以便下一次預測時減少誤差。

反向傳播的過程主要包括以下幾個步驟：

正向傳播：輸入數據經過每一層神經元，計算激活函數的輸出，並傳遞到下一層，直到得到最終的輸出。
計算損失函數：將預測結果與實際結果進行比較，計算兩者之間的差距，這個差距就是損失函數的值。
反向傳播：從輸出層開始，將損失函數的梯度傳遞回來，計算每一層神經元的輸出對損失函數的影響。
更新權重和偏置：根據反向傳播得到的梯度，使用梯度下降算法或其他優化算法來更新權重和偏置，以便減少下一次預測的誤差。

反向傳播是訓練神經網絡的核心算法，它可以使神經網絡通過學習數據中的模式來提高預測的準確性。