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Gang变换（比传统BP快5-10倍）：泰勒级数可以映射所有函数关系，将所有函数关系转化为泰勒级数的网络版。
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Gang变换的简单理解是：
将泰勒展开式转化为一种特殊神经网络。
误差反传模拟泰勒展开式中的导数。
网络层数代表精度。
每增加一个阶次，只需增加一层。
😉😉😉给大家一直探索的神经网络解释性以直观解答。
反向传播算法为啥好用呢？ 泰勒级数的导数咋回事呢？
Gang变换告诉你，异曲同工！
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