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)。
本答案来源于文章《在Excel中动画演示大模型原理的教学工具》