反向传播

近来的研究成果表明：准确的反向传播的权重对学习深度表征而言并不是必需的。随机反向传播使用了随机的权重来替换反馈的权重并鼓励该网络调整其前馈权重，从而学习该（随机）反馈权重的伪逆。

什么是“反向传播（Backpropagation）”？反向传播是神经网络用来“从错误中学习”的核心算法。