如何科普讲解反向传播算法？ 反向传播算法是神经网络里一个很厉害的工具，它能帮神经网络学会怎么做好一件事，比如判断图片里是什么东西，或者预测明天的天气。 先看图中左边的输入节点，这里输入数据，就像是给网络的一个任务起点，比如输入一张小猫的图片，网络要判断这是什么动物。 数据在网络里跑的时候，会经过不同的节点和连接，每个连接都有参数值，图中像 “-34.4”“+2.14” 这些数字就是参数。当输入数据跑到输出节点时，会得到一个结果，比如判断是小猫的概率是 80%，但可能实际这是只小狗，这时候就会有误差。 反向传播算法就派上用场啦，它会从输出节点开始往回走，看看每个连接的参数对结果的影响有多大。如果某个参数让误差变大，它就会调整这个参数，就像我们做错题后会反思哪里错了，然后改正一样。它不断这样来回调整，让网络下次遇到类似输入时，输出的结果更准确。 之所以说它是神经网络的，是因为神经网络有很多层节点和复杂的连接，反向传播能高效地在这些层级间传递误差信息，帮网络找到合适的参数，就像一个专门帮神经网络学习进步的教练。图来自《SstatQuest图解机器学习》一书。
