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第567章 多层感知机（第3页）
3.
最终输出预测结果
。
但如果这个决策结果和实际情况不符呢？国王如何优化顾问们的判断呢？这就需要反向传播。
（2）反向传播（backpropagation）
国王发现大祭司的决策和真实情况不符，比如他选了一位很强但不忠诚的战士。于是，他计算误差，并将这个信息反馈给顾问们，让他们调整评分标准。
数学上：
1.
计算损失（loss），衡量预测值和真实值的误差：
2.
计算梯度，调整每一层的权重：
其中，
是学习率。
这就是梯度下降（gradient
descent），通过不断调整权重和偏置，使得最终预测更接近真实值。
最终，国王的顾问系统变得越来越精准，每一轮决策都会比上一轮更好。
4.
mlp
的现实应用
多层感知机在很多领域都有应用，特别适用于需要学习非线性关系的问题：
（1）图像识别
?
输入层：像素数据（rgb
值）。
?
隐藏层：识别边缘、颜色、形状等特征。
?
输出层：判断这是一只猫还是一只狗。
（2）自然语言处理
?
输入层：单词或句子。
?
隐藏层：学习语法结构、词义关联。
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