实现回归问题中的误差反向传播需要在神经网络中使用反向传播算法。该算法的基本思想是通过计算网络输出与期望输出之间的误差，然后将其反向传播回网络的每个层，调整每个神经元的权重和偏差，从而逐步优化网络。常用的框架包括TensorFlow和PyTorch等。其中TensorFlow提供了tf.gradients函数计算梯度，而PyTorch提供autograd模块自动计算梯度。需要注意的是，为了避免过拟合，还需要进行正则化操作。
如何在神经网络中实现回归问题中的误差反向传播？
作为一个深度学习爱好者，我一直在学习如何在神经网络中实现回归问题中的误差反向传播，但不确定如何实现。我的网络具有一个输入层、多个隐藏层和一个输出层，用于实现回归任务。我需要知道如何将实际输出与期望输出进行比较，并将误差传播回网络中以调整权重。是否有任何专业术语或库可以使用，以及有没有有效的实现策略可以指导我完成这项任务？ 非常感谢！
提问时间：2023-05-18 13:39:39
编辑时间：2023-05-18 13:39:41
提问者：
Midnight_Madness
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7回答时间：2023-05-18 13:39:44
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