以下是哪个模型的倒推法

以下是神经网络模型的倒推法（Backpropagation）。
神经网络模型的倒推法是一种通过反向传播误差来更新神经网络权重的方法。它是一种监督学习方法，其基本思想是将一个输入样本从输入层传递到输出层，然后计算输出层的误差，并将误差反向传播到每个神经元，从而更新权重。
具体来说，倒推法的过程包括以下步骤：
1.前向传播：将输入值送入输入层，通过多个层的计算，得到输出值。
2.计算误差：将输出值与实际值进行比较，计算误差。
3.反向传播：将误差从输出层向输入层反向传播，通过链式法则计算每层的误差贡献。
4.更新权重：根据误差的贡献和学习率，更新每个神经元的权重。
5.重复步骤1-4，直到达到预定义的训练次数或误差范围。
倒推法通过反向传播误差来更新神经网络权重，能够有效地提高神经网络模型的准确性和泛化能力，因此被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。