标签传播算法

反向传播算法是深度学习中的核心，用于计算神经网络中权重和偏置的梯度。标签传播算法是一种图算法，通过节点间的相似性迭代更新标签信息，常用于社区检测。两者在优化目标和应用场景上有本质区别。