反向神经网络 神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？是怎样的？
神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？是怎样的？反向传播算法是一个深入的神经网络学习过程，最终误差值根据梯度和误差传播原理返回到数据输入方向，用来修改每层神经元的权值或卷积核参数，以达到减小正误差
神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？是怎样的？
反向传播算法是一个深入的神经网络学习过程，最终误差值根据梯度和误差传播原理返回到数据输入方向，用来修改每层神经元的权值或卷积核参数，以达到减小正误差的目的，当经过一轮反向传播后，正误差很小，达到可接受的水平时，神经网络才稳定训练。
如果神经网络中，每个层内部的神经元之间有连接，这时候的前向和反向传播应该怎么计算？
这是秩序问题。如果两个节点相互传递，传递的顺序是什么？是固定顺序、随机顺序还是同时顺序？事实上，这种结构已经存在于CNN的工作和消息传递中。CNN提取局部特征后，通过消息传递对特征进行进一步的过滤，同时对特征进行过滤。我们同时用当前值更新下一步。实际系统只能选择一个特定的顺序，很可能是同时进行的。