反向传播的实践教学方案
AI by Hand开发的Backpropagation模板通过三层结构（输入层-隐藏层-输出层）完整复现神经网络训练过程：
- 梯度计算可视化：使用彩色箭头标注链式法则的求导路径，∂L/∂w等梯度值实时显示在相邻单元格
- 损失函数互动：修改MSE或交叉熵损失公式会立即反映在反向传播计算链中
- 权重更新模拟：学习率参数调整后，模板自动展示参数迭代更新的完整数学过程
教学案例显示，用户输入样本数据[0.1,0.2]和期望输出0.7后，模板会逐步演示：隐藏层Sigmoid激活的计算、输出层误差的反向传播、以及梯度下降带来的权重调整。该模板平均使学生的反向传播理解效率提升47%（基于平台用户调研数据）。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLehrmittel für die Animation von großen Modellprinzipien in ExcelDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 反向传播算法的电子表格实现是本工具的教学亮点
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