已验证75% 置信事实精确时间
神经网络训练中反向模式自动微分是反向传播的数学本质，因为参数数量远多于损失值输出维度
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来源数
75%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/14
首次发现
来源
相关事实
待验证大模型中的参数在数学上是神经网络每条连接边上的权重数值和偏置值，训练前随机初始化，通过反向传播算法和梯度下降不断调整85% 相似已验证神经网络的反向传播算法是链式法则的直接应用，梯度下降依赖微积分中的偏导数概念79% 相似已验证反向传播本质上是一种高效计算梯度的动态规划算法，通过从输出层到输入层逐层传递误差信号并复用中间计算结果来降低梯度计算复杂度72% 相似待验证反向传播的计算复杂度与网络参数量呈线性关系，这是其能支撑大规模网络训练的根本原因71% 相似待验证IBM 的 Logic Tensor Networks 探索了将逻辑约束直接嵌入神经网络的损失函数，实现端到端的神经符号联合训练70% 相似
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