计算图上的微积分：反向传播

本文清晰简洁地解释了反向传播，强调了它在使深度学习在计算上可行的关键作用。它突出了该算法相对于朴素实现方式的效率，以及它在深度学习之外的更广泛适用性，例如在天气预报和数值稳定性分析中。文章还指出，反向传播或反向模式微分已经在各个领域被独立发现。作者有效地传达了反向传播作为快速导数计算技术的基本性质，使其成为各种数值计算场景中的宝贵工具。文章的可访问性使其适合具有不同技术水平的读者。

• •反向传播显着加速了深度学习训练。
• •反向模式微分在深度学习之外有应用。
• •反向传播是一种快速计算导数的基本技术。