导读
Backpropagation 让隐藏层可以通过训练形成对任务有用的内部表示。它不是视觉生成技术本身，却是后续深度学习视觉系统的基础机制之一：特征不再完全由人手工定义，而是在训练过程中形成。
查看大图 ↗Rumelhart、Hinton 与 Williams 1986 年反向传播论文中的原始网络图，取自 PDF 第 2 页。保留作者的连接、单元和标记。
David E. Rumelhart; Geoffrey E. Hinton; Ronald J. Williams · 原始图像与文献权利归各自权利人
资料出处 · Learning representations by back-propagating errors ↗档案研究说明
把误差反馈到隐藏层：学习的不只是输出。
ANTI-AI ARCHIVE · 修订 2026-10-02
研究方法与具体变化
Rumelhart、Hinton 与 Williams 描述了一种反复调整连接权重的程序，以缩小实际输出与目标输出之间的差异。关键在于中间的隐藏单元能够形成对任务有用的特征，而不必由设计者逐项指定。论文发表于1986年，不能据此把所有梯度学习方法的起点都归给这一篇文章。
本节依据: 通过误差反向传播学习表征：资料依据
在艺术史中的位置
它在本档案中属于训练机制的历史背景，而不是一件艺术作品。与手写绘图规则相比，特征可以从训练任务中形成，这使研究重心转向数据、目标函数与训练组织。后来图像模型的视觉习惯如何形成，需要沿这些具体环节追问，而不是把“学习”理解为艺术家式的经验。
本节依据: 通过误差反向传播学习表征：资料依据
正文引用资料
核读作者或会议页面的摘要与版本记录；未通读全部证明或复现实验。
本篇按引用范围扩写档案说明；研究解释不应被理解为原作者的自述或已证实的因果影响。 正文与译文使用 AI 辅助，尚未经独立人工审校；分节引文标明依据，不代表已独立验证全部史实。
带着问题继续阅读
比较本条与感知机之间的制作方法、控制方式或展示语境。
比较本条与AlexNet：深度卷积图像分类之间的制作方法、控制方式或展示语境。
日期与版本记录
节点标注日期：1986 · 来源记录的历史日期：1986
以上日期属于历史事件或资料所记版本，不是本站页面的上线日期；保留原有日期精度与待核事项。
原始资料与进一步阅读
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Learning representations by back-propagating errors
https://doi.org/10.1038/323533a0
当前引用地址
出处、翻译与核验状态
主线节点 #049 · 历史节点
研究资料与补充出处 · 1
AI 艺术谱系研究母版 · p. 11 · 030
原记日期: 1986
通过误差反向传播学习表征 ↗
Learning representations by back-propagating errors
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母版研究论述与日期尚待独立核验。
引用本节点
ANTI-AI ARCHIVE. 通过误差反向传播学习表征. 艺术史节点 #049. https://salondesrefuses.cn/zh/art-history/030
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