链式法则不仅适用于简单的两层神经网络，还可以扩展到具有任意多层结构的深度神经网络。这使得我们能够训练和优化更加复杂的模型。 反向传播算法利用链式法则，通过从输出层向输入层逐层计算误差梯度，高效求解神经网络参数的偏导数，以实现网络参数的优化和损失函数的最小化。 前向传播是神经网络通过层级结构和参数，将输入数据逐步转换为预测结果的过程，实现输入与输出之间的复杂映射。 In several situations, t... https://backpr29484.ampedpages.com/detailed-notes-on-back-pr-60966937