卷积神经网络反向传播和bp有什么区别
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
如何理解神经网络里面的反向传播算法
反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法文案狗。
其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；（2）由于ANN的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；（3）在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。
反向传播算法的思想比较容易理解，但具体的公式则要一步步推导，因此本文着重介绍公式的推导过程。1. 变量定义上图是一个三层人工神经网络，layer1至layer3分别是输入层、隐藏层和输出层。
如图，先定义一些变量：表示第层的第个神经元连接到第层的第个神经元的权重；表示第层的第个神经元的偏置；表示第层的第个神经元的输入，即：表示第层的第个神经元的输出，即：其中表示激活函数。
如何理解神经网络里面的反向传播算法
反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。
其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；（2）由于ANN的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，