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通过反向传播误差学习表示的论文.pdf

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简介：
本文探讨了利用反向传播算法进行误差学习和特征表示的方法，深入分析了该技术在神经网络训练中的应用及其优化策略。 论文《Learning representations by back-propagating errors》由David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, 和 Ronald J. Williams共同撰写，并在1986年发表于学术期刊上。这篇论文是深度学习领域中的里程碑之作，它详细介绍了反向传播算法（Backpropagation）的原理和应用。 该论文的主要贡献包括： 1. **反向传播算法描述**： 论文阐述了一个新的、有效的训练多层前馈神经网络的方法。通过利用链式法则，反向传播算法能够计算出网络中每层权重对于整个网络输出误差的梯度，并据此进行优化更新。 2. **学习过程详解**： 作者解释了在网络完成一次从前到后的信号传递（即前向传播）后，如何将误差信息从输出层逐级传回至输入层。通过这种方式调整各隐藏层以及输入与隐藏层之间的连接权重，以最小化预测值和目标值的差异。 3. **实际应用价值**： 论文展示了反向传播算法在非线性函数逼近及模式分类问题上的强大能力，并强调了这种方法对提高神经网络性能的重要性。

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  • 通过反向传播误差学习表示的论文.pdf
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    本文探讨了利用反向传播算法进行误差学习和特征表示的方法，深入分析了该技术在神经网络训练中的应用及其优化策略。 论文《Learning representations by back-propagating errors》由David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, 和 Ronald J. Williams共同撰写，并在1986年发表于学术期刊上。这篇论文是深度学习领域中的里程碑之作，它详细介绍了反向传播算法（Backpropagation）的原理和应用。 该论文的主要贡献包括： 1. **反向传播算法描述**： 论文阐述了一个新的、有效的训练多层前馈神经网络的方法。通过利用链式法则，反向传播算法能够计算出网络中每层权重对于整个网络输出误差的梯度，并据此进行优化更新。 2. **学习过程详解**： 作者解释了在网络完成一次从前到后的信号传递（即前向传播）后，如何将误差信息从输出层逐级传回至输入层。通过这种方式调整各隐藏层以及输入与隐藏层之间的连接权重，以最小化预测值和目标值的差异。 3. **实际应用价值**： 论文展示了反向传播算法在非线性函数逼近及模式分类问题上的强大能力，并强调了这种方法对提高神经网络性能的重要性。
     
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