进行反向传播实验的具体流程如下：
- テンプレート：从网站下载Backpropagation专用模板(参考https://www.byhand.ai的对应文章)
- 初始化网络：在模板中输入三层网络结构(如输入层2神经元、隐藏层3神经元、输出层1神经元)
- 負荷データ：”Data”工作表中输入样本数据(如[0.1,0.2])和期望输出(如0.7)
- 前向传播：”Forward Pass”工作表显示每层输出，使用Sigmoid等激活函数
- 误差计算：系统自动通过均方误差等损失函数计算预测偏差
- 参数更新：”Backward Pass”工作表中的链式求导公式会更新权重(如∂L/∂w标注)
- 反復最適化：重复3-6步，观察权重如何逐步收敛
进阶技巧包括：尝试不同学习率、批量大小；对比激活函数效果；参考2024年10月7日的专项教程理解数学推导。模板中关键公式的显式展示是该功能的突出特点。
この答えは記事から得たものである。Excelで大規模なモデルの原理をアニメーション化するティーチング・ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何在AI by Hand中进行反向传播(Backpropagation)的实验操作？
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