基本分类器和BackPropagation

Question

我正在学习Coursera的机器学习课程，我刚刚接受了一次询问。

Multiple classifier making a xor classifier

在这张图片上，我们可以看到，为了制作xor分类器，我们构建了其他较小的分类器，这些分类器使用线性可分离门进行训练。

因此，每个分类器都有一个定义的任务(例如AND、OR等)，并且网络必须针对此任务进行训练。

但在更大的神经网络中，不可能为每个神经元(或分类器)定义一个任务。

所以我的问题是:这是反向传播算法的任务吗(除了用于更新权重的事实之外)？

Answer 1

如果有人想知道同样的事情，是的，就是这样。backprop算法使得每个神经元(或分类器)的“更小的线性可解”。