反向推演算法是什麼

❶ 反向傳播演算法是什麼

反向傳播演算法，簡稱BP演算法，適合於多層神經元網路的一種學習演算法。

它建立在梯度下降法的基礎上。BP網路的輸入輸出關系實質上是一種映射關系：一個n輸入m輸出的BP神經網路所完成的功能是從n維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續映射，這一映射具有高度非線性。它的信息處理能力來源於簡單非線性函數的多次復合，因此具有很強的函數復現能力。這是BP演算法得以應用的基礎。

反向傳播演算法動機簡介

反向傳播演算法被設計為減少公共子表達式的數量而不考慮存儲的開銷。反向傳播避免了重復子表達式的指數爆炸。然而，其他演算法可能通過對計算圖進行簡化來避免更多的子表達式，或者也可能通過重新計算而不是存儲這些子表達式來節省內存。

❷ 什麼是反向傳播演算法

反向傳播演算法適合於多層神經元網路的一種學習演算法，它建立在梯度下降法的基礎上。反向傳播演算法網路的輸入輸出關系實質上是一種映射關系：一個n輸入m輸出的BP神經網路所完成的功能是從n維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續映射，這一映射具有高度非線性。

反向傳播演算法主要由兩個環節(激勵傳播、權重更新)反復循環迭代，直到網路的對輸入的響應達到預定的目標范圍為止。

反向傳播演算法的信息處理能力來源於簡單非線性函數的多次復合，因此具有很強的函數復現能力。這是BP演算法得以應用的基礎。反向傳播演算法被設計為減少公共子表達式的數量而不考慮存儲的開銷。反向傳播避免了重復子表達式的指數爆炸。

(2)反向推演算法是什麼擴展閱讀：

BP演算法(即反向傳播演算法)適合於多層神經元網路的一種學習演算法，它建立在梯度下降法的基礎上。BP網路的輸入輸出關系實質上是一種映射關系：一個n輸入m輸出的BP神經網路所完成的功能是從n維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續映射，這一映射具有高度非線性。它的信息處理能力來源於簡單非線性函數的多次復合，因此具有很強的函數復現能力。這是BP演算法得以應用的基礎。

❸ 逆向思維與反向推理是一個意思嗎有什麼區別嗎

有區別的。
逆向思維是一種思維方式，可以針對不同的事情，用逆向的方法找到答案或發現問題。
反向推理一般是指針對某一件事，從相反的方向進行推理，檢驗是否符合邏輯關系。

❹ 逆推是什麼意思

遞推演算法分為順推和逆推兩種。所謂逆推法從已知問題的結果出發，用迭代表達式逐步推算出問題的開始的條件，即順推法的逆過程，稱為逆推。

❺ 職場規劃中，內特的反向推理是什麼意思

小編認為職場規劃中內特的反向推理的具體意思是通過結論來論證原因，其實就是從結果來反向推理目前應該做的事情。這種方法可以讓我們更快的做出職場的規劃或者是自己的職業規劃是一種非常行之有效的方法。下面我們就來了解一下內特的反向推理具體的應用。

三、反向推理還可以應用於個人的職業規劃。

從小的方面來看反向推理也可以用於個人的職業規劃。比如未來兩年5年之內我們要達到一個怎樣的職業水平。那麼通過這種反向推理，我們就能夠計算出目前和未來我們將要去做的事情並且也能科學的測算出如果沒有做到這些事情，未來將會是怎樣一個結果。

總之，反向推理是一種非常科學的邏輯方法，有對我們的工作生活都有很大的幫助。其實在小編看來，無論是在工作中還是在生活中這種反向推理的方法，都能夠很好的幫助我們達到預期的目的。不知道你對反向推理這種方法有怎樣的見解，歡迎下方留言評論。

❻ 逆推啥意思

逆推就是逆向推理。

逆向推理又稱目標驅動推理，是問題解決策略的一種。它的推理方式和正向推理正好相反，它是由結論出發，逐級驗證該結論的正確性，直至已知條件。

主要特點：將問題解決的目標分解成問題解決的子目標，直至使子目標按逆推途徑與給定條件建立直接聯系或等同起來，即目標→子目標→子目標→現有條件。

實際應用：

逆向推理控制策略的優點是目的性強，不必尋找與假設無關的信息和知識。這種策略對推理過程提供較精確的解釋，告訴用戶要達到目標所使用的規則（知識）。另外，此控制策略在解空間較小的問題求解環境下尤為合適，它利於向用戶提供求解過程。

缺點在於初始目標的選擇有盲目性，不能通過用戶提供的有用信息來操作，用戶要求快速輸入相應的問題領域，若不符合實際，則要多次提出假設，影響系統效率。與正向推理相比，反向推理的目的性很強，通常用於驗證某一特定知識是否成立。

以上內容參考：網路-逆向推理

❼ 如何理解神經網路裡面的反向傳播演算法

反向傳播演算法（BP演算法）主要是用於最常見的一類神經網路，叫多層前向神經網路，本質可以看作是一個general nonlinear estimator，即輸入x_1 ... x_n 輸出y，視圖找到一個關系 y=f(x_1 ... x_n) （在這里f的實現方式就是神經網路）來近似已知數據。為了得到f中的未知參數的最優估計值，一般會採用最小化誤差的准則，而最通常的做法就是梯度下降，到此為止都沒問題，把大家困住了很多年的就是多層神經網路無法得到顯式表達的梯度下降演算法！

BP演算法實際上是一種近似的最優解決方案，背後的原理仍然是梯度下降，但為了解決上述困難，其方案是將多層轉變為一層接一層的優化：只優化一層的參數是可以得到顯式梯度下降表達式的；而順序呢必須反過來才能保證可工作——由輸出層開始優化前一層的參數，然後優化再前一層……跑一遍下來，那所有的參數都優化過一次了。但是為什麼說是近似最優呢，因為數學上除了很特殊的結構，step-by-step的優化結果並不等於整體優化的結果！不過，好歹現在能工作了，不是嗎？至於怎麼再改進（已經很多改進成果了），或者採用其他演算法（例如智能優化演算法等所謂的全局優化演算法，就算是沒有BP這個近似梯度下降也只是局部最優的優化演算法）那就是新的研究課題了。

❽ 逆向思維與反向推理是一個意思嗎有什麼區別嗎

不是同一個意思，逆向思維是一種思維方式，反向推理是一種推理方法。
逆向思維，也稱求異思維，它是對司空見慣的似乎已成定論的事物或觀點反過來思考的一種思維方式。敢於「反其道而思之」，讓思維向對立面的方向發展，從問題的相反面深入地進行探索，樹立新思想，創立新形象。
比如說：一般的樹都是向下紮根，汲取營養，但是有一種淺根樹根很淺，向上生長枝繁葉茂，樹冠很大，也可以抵禦風險。
反向推理是一個推理方法，就是從結論出發，向上去驗證論據是否正確，直到最開始的條件。
比如說：結論是兩個人可以一輩子租房生活，從結論出發，發現要實現這個結論，第一，兩個人需要認同租房生活；第二，周圍人也要有這樣的想法，社會認同；第三，兩個人要有一輩子在一起的決心。結果發現第三個條件很難滿足，所以這個結論就不能成立了。這個就是一個反向推理的例子。

❾ 什麼叫反向推理式詢問求解答

反向推理又稱為後向鏈接推理，其基本原理是從表示目標的謂詞或命題出發，使用一組規則證明事實謂詞或命題成立，即提出一批假設(目標)，然後逐一驗證這些假設。