Backpropagation refers only to the method for computing the gradient, while other algorithms, such as stochastic gradient descent, is used to perform learning using this gradient."

反向传播（Backpropagation） BP算法主要用在 神经网络 （深度学习）中，大多数情况下，神经网络求损失函数对中间层参数的导数是一件十分困难的事情，但BP算法能很好的解决这个问题。

Sep 13, 2025 · 首先来一个 反向传播算法 的定义（转自维基百科）： 反向传播 （英语： Backpropagation，缩写为 BP）是“ 误差反向传播 ”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下 …

Nov 22, 2024 · 反向传播（Backpropagation） 反向传播是神经网络的核心算法之一，用于通过误差反传调整网络参数，从而最小化损失函数。

Oct 6, 2025 · Backpropagation, short for Backward Propagation of Errors, is a key algorithm used to train neural networks by minimizing the difference between predicted and actual outputs.

本文通过将图片和代码结合的方式，讲解深度学习反向传播（Backpropagation）的原理。 部分内容来源于： Calculus on Computational Graphs: Backpropagation 。

反向传播 （英語： Backpropagation，意為 误差反向传播，缩写为 BP）是對多層 人工神经网络 進行 梯度下降 的算法，也就是用 链式法则 以网络每层的权重為變數计算 损失函数 的梯度， …

在我们第一次接触神经网络的时候，需要学习的一个非常重要的算法就是backpropagation算法（反向传播），虽然在目前的主流框架中，都有autograd（自动求导）机制，也就是说，反向传播 …

Aug 12, 2025 · 反向传播 (Backpropagation)算法详解 原创 最新推荐文章于 2025-08-12 11:12:45 发布 · 2.1w 阅读

This is the whole trick of backpropagation: rather than computing each layer’s gradients independently, observe that they share many of the same terms, so we might as well calculate …