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链式法则不仅适用于简单的两层神经网络,还可以扩展到具有任意多层结构的深度神经网络。这使得我们能够训练和优化更加复杂的模型。反向传播算法利用链式法则,通过从输出层向输入层逐层计算误差梯度,高效求解神经网络参数的偏导数,以实现网络参数的
链式法则不仅适用于简单的两层神经网络,还可以扩展到具有任意多层结构的深度神经网络。这使得我们能够训练和优化更加复杂的模型。反向传播算法利用链式法则,通过从输出层向输入层逐层计算误差梯度,高效求解神经网络参数的偏导数,以实现网络参数的