研究突破 · 人工校订条目
反向传播论文登上《Nature》，多层网络变得可训练
Learning representations by back-propagating errors
- 日期
- 1986 年 10 月 9 日
- 类别
- 研究突破
- 机构 / 模型
- Carnegie Mellon University / University of Toronto
- 证据
- 1 条 · 1 类
鲁梅尔哈特、辛顿与威廉姆斯在《Nature》发表反向传播算法论文，证明多层网络可以通过误差反传学习内部表示。这一方法成为现代深度学习训练的基础。
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引用本页
反向传播论文登上《Nature》，多层网络变得可训练[EB/OL]. AI 纪年, 1986-10-09. https://aihist.net/e/backprop-1986.html（访问日期：2026-10-25）.
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