神经网络控制中的误差反向传播算法是什么？
神经网络中的误差反向传播算法（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的常见算法。它通过计算神经网络预测输出与实际输出之间的误差，然后反向传播这个误差，调整神经网络中的权重和偏置，以使误差最小化。具体来说，误差反向传播算法包括以下几个步骤：
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前向传播：将输入数据通过神经网络，计算出神经网络的预测输出。
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计算误差：将神经网络的预测输出与实际输出比较，计算出误差。
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反向传播：从输出层开始，计算每一层的误差贡献，并将这些误差贡献反向传播回神经网络的每一层。
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调整权重和偏置：根据反向传播计算得到的误差贡献，对神经网络中的权重和偏置进行调整，以减小误差。
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重复训练：重复进行前向传播、计算误差、反向传播和调整权重和偏置的步骤，直到达到设定的训练停止条件（如达到最大训练次数或误差小于某个阈值）。
误差反向传播算法的关键在于利用链式法则来计算每一层的误差贡献，然后根据这些误差贡献来调整权重和偏置，从而使神经网络逐渐学习到正确的输入与输出之间的映射关系。
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