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反向传播算法的电子表格实现是本工具的教学亮点

2025-08-30 1.1 K

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)。

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