中國人工智能學會通訊——一張圖看懂BP算法 1.1 引言

神經網絡是實作人工智能的重要途徑之一。近年來，深度神經網絡在語音識别、圖像了解、自然語言處理、智能博弈、智能醫療等領域内的大資料問題上取得一系列重大突破，引起了人們對神經網絡的極大興趣，并引領人工智能蓬勃向前發展。反向傳播（backpropagation，BP）算法是深度神經網絡最基本的算法之一，對深度神經網絡的發展起着十分重要的作用，已成為深度神經網絡理論的一個無可厚非的基石。

BP算法的關鍵是反向計算敏感性，通過巧妙利用數學分析中求偏導數的鍊式法則，将敏感性反向傳播，在數學上是一個十分漂亮的算法。我在多年對神經網絡的教學過程中發現，對初學者而言，要快速掌握BP算法還是有一定難度的。主要展現在初學者難以快速了解并記住算法的數學公式。為了便于了解和快速掌握BP算法，我引入了“虛拟神經元”的概念，将BP算法歸于一張簡單的圖，并配以相關數學推導和解釋。通過這樣一種方式的學習，學生們大都很快掌握了BP算法。

本文将給出了解BP算法的這樣一張圖，以期對初學者有所裨益。