反向推算法是什么

❶ 反向传播算法是什么

反向传播算法，简称BP算法，适合于多层神经元网络的一种学习算法。

它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。

反向传播算法动机简介

反向传播算法被设计为减少公共子表达式的数量而不考虑存储的开销。反向传播避免了重复子表达式的指数爆炸。然而，其他算法可能通过对计算图进行简化来避免更多的子表达式，或者也可能通过重新计算而不是存储这些子表达式来节省内存。

❷ 什么是反向传播算法

反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。反向传播算法网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。

反向传播算法主要由两个环节(激励传播、权重更新)反复循环迭代，直到网络的对输入的响应达到预定的目标范围为止。

反向传播算法的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。反向传播算法被设计为减少公共子表达式的数量而不考虑存储的开销。反向传播避免了重复子表达式的指数爆炸。

(2)反向推算法是什么扩展阅读：

BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。

❸ 逆向思维与反向推理是一个意思吗有什么区别吗

有区别的。
逆向思维是一种思维方式，可以针对不同的事情，用逆向的方法找到答案或发现问题。
反向推理一般是指针对某一件事，从相反的方向进行推理，检验是否符合逻辑关系。

❹ 逆推是什么意思

递推算法分为顺推和逆推两种。所谓逆推法从已知问题的结果出发，用迭代表达式逐步推算出问题的开始的条件，即顺推法的逆过程，称为逆推。

❺ 职场规划中，内特的反向推理是什么意思

小编认为职场规划中内特的反向推理的具体意思是通过结论来论证原因，其实就是从结果来反向推理目前应该做的事情。这种方法可以让我们更快的做出职场的规划或者是自己的职业规划是一种非常行之有效的方法。下面我们就来了解一下内特的反向推理具体的应用。

三、反向推理还可以应用于个人的职业规划。

从小的方面来看反向推理也可以用于个人的职业规划。比如未来两年5年之内我们要达到一个怎样的职业水平。那么通过这种反向推理，我们就能够计算出目前和未来我们将要去做的事情并且也能科学的测算出如果没有做到这些事情，未来将会是怎样一个结果。

总之，反向推理是一种非常科学的逻辑方法，有对我们的工作生活都有很大的帮助。其实在小编看来，无论是在工作中还是在生活中这种反向推理的方法，都能够很好的帮助我们达到预期的目的。不知道你对反向推理这种方法有怎样的见解，欢迎下方留言评论。

❻ 逆推啥意思

逆推就是逆向推理。

逆向推理又称目标驱动推理，是问题解决策略的一种。它的推理方式和正向推理正好相反，它是由结论出发，逐级验证该结论的正确性，直至已知条件。

主要特点：将问题解决的目标分解成问题解决的子目标，直至使子目标按逆推途径与给定条件建立直接联系或等同起来，即目标→子目标→子目标→现有条件。

实际应用：

逆向推理控制策略的优点是目的性强，不必寻找与假设无关的信息和知识。这种策略对推理过程提供较精确的解释，告诉用户要达到目标所使用的规则（知识）。另外，此控制策略在解空间较小的问题求解环境下尤为合适，它利于向用户提供求解过程。

缺点在于初始目标的选择有盲目性，不能通过用户提供的有用信息来操作，用户要求快速输入相应的问题领域，若不符合实际，则要多次提出假设，影响系统效率。与正向推理相比，反向推理的目的性很强，通常用于验证某一特定知识是否成立。

以上内容参考：网络-逆向推理

❼ 如何理解神经网络里面的反向传播算法

反向传播算法（BP算法）主要是用于最常见的一类神经网络，叫多层前向神经网络，本质可以看作是一个general nonlinear estimator，即输入x_1 ... x_n 输出y，视图找到一个关系 y=f(x_1 ... x_n) （在这里f的实现方式就是神经网络）来近似已知数据。为了得到f中的未知参数的最优估计值，一般会采用最小化误差的准则，而最通常的做法就是梯度下降，到此为止都没问题，把大家困住了很多年的就是多层神经网络无法得到显式表达的梯度下降算法！

BP算法实际上是一种近似的最优解决方案，背后的原理仍然是梯度下降，但为了解决上述困难，其方案是将多层转变为一层接一层的优化：只优化一层的参数是可以得到显式梯度下降表达式的；而顺序呢必须反过来才能保证可工作——由输出层开始优化前一层的参数，然后优化再前一层……跑一遍下来，那所有的参数都优化过一次了。但是为什么说是近似最优呢，因为数学上除了很特殊的结构，step-by-step的优化结果并不等于整体优化的结果！不过，好歹现在能工作了，不是吗？至于怎么再改进（已经很多改进成果了），或者采用其他算法（例如智能优化算法等所谓的全局优化算法，就算是没有BP这个近似梯度下降也只是局部最优的优化算法）那就是新的研究课题了。

❽ 逆向思维与反向推理是一个意思吗有什么区别吗

不是同一个意思，逆向思维是一种思维方式，反向推理是一种推理方法。
逆向思维，也称求异思维，它是对司空见惯的似乎已成定论的事物或观点反过来思考的一种思维方式。敢于“反其道而思之”，让思维向对立面的方向发展，从问题的相反面深入地进行探索，树立新思想，创立新形象。
比如说：一般的树都是向下扎根，汲取营养，但是有一种浅根树根很浅，向上生长枝繁叶茂，树冠很大，也可以抵御风险。
反向推理是一个推理方法，就是从结论出发，向上去验证论据是否正确，直到最开始的条件。
比如说：结论是两个人可以一辈子租房生活，从结论出发，发现要实现这个结论，第一，两个人需要认同租房生活；第二，周围人也要有这样的想法，社会认同；第三，两个人要有一辈子在一起的决心。结果发现第三个条件很难满足，所以这个结论就不能成立了。这个就是一个反向推理的例子。

❾ 什么叫反向推理式询问求解答

反向推理又称为后向链接推理，其基本原理是从表示目标的谓词或命题出发，使用一组规则证明事实谓词或命题成立，即提出一批假设(目标)，然后逐一验证这些假设。