这些算法，尤其是反向传播与梯度下降法，以其精准高效著称，成为优化网络参数、逼近复杂函数映射的利器
它们通过计算损失函数关于权重的梯度，指导模型在每一次迭代中微调权重，逐步减少预测误差，直至收敛至最优解或可接受范围内
有效的权重更新策略，如Adam、RMSprop等，不仅加速了学习过程，还通过自适应调整学习率，有效克服了传统梯度下降法易陷入局部最优、收敛速度慢的弊端
这些算法如同智能导航，在错综复杂的参数空间中为神经网络指引出一条通往高效、精准预测的道路，为人工智能在各领域的广泛应用奠定了坚实基础
因此，掌握并优化神经网络权重更新算法，是每位深度学习研究者与工程师不可或缺的能力
