反向传播与KL投影：精确对应关系

本文探讨了深度学习核心算法反向传播与Kullback-Leibler (KL)散度之间的数学联系，KL散度是衡量概率分布差异的度量。它建立了两个精确的关系，表明反向传播可以通过KL投影的视角来理解。这为反向传播的工作原理提供了新的视角，并可能为新的算法或理论理解开辟道路。 关注精确对应关系非常重要，因为它提供了强大的数学基础。

• •建立了反向传播和KL投影之间的两个精确对应关系。
• •通过KL几何学为反向传播提供了新的视角。
• •为新的算法或理论见解提供了可能性。
• •将反向传播与特定网络架构中的概率推理联系起来。