反向传播算法和抛物线

反向传播算法和抛物线之间的区别

反向传播算法 vs. 抛物线

反向传播（Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出，来计算损失函数梯度。因此，它通常被认为是一种監督式學習方法，虽然它也用在一些无监督网络（如）中。它是多层前馈网络的的推广，可以用链式法则对每层迭代计算梯度。反向传播要求（或“节点”）的激励函数可微。. 抛物线是一種圓錐曲線。在一個平面内，拋物線的每一點Pi，其與一個固定点F之間的距離等於其與一条不經過此点F的固定直线L之間的距离。这固定点F叫做抛物线的「焦点」，固定直线L叫做抛物线的「准线」。.

之间反向传播算法和抛物线相似

反向传播算法和抛物线有1共同点（的联盟百科）: 抛物面。

抛物面

抛物面是二次曲面的一种。抛物面有两种：椭圆抛物面和双曲抛物面。椭圆抛物面在笛卡儿坐标系中的方程为： z.

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上面的列表回答下列问题

什么反向传播算法和抛物线的共同点。
什么是反向传播算法和抛物线之间的相似性

反向传播算法和抛物线之间的比较

反向传播算法有39个关系，而抛物线有12个。由于它们的共同之处1，杰卡德指数为1.96% = 1 / (39 + 12)。

参考

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