神經網絡反向傳播算法公式推導詳解

1.   基本結構理解 神經網絡的基本結構如下圖所示        神經網絡結構理解： 不論神經網絡的結構如何複雜，都可以將其理解爲一個輸入向量到輸出的一個函數。將神經網絡應用到分類問題上，其目標爲：使得訓練數據的真實標籤與網絡中最後一層輸出的差值儘可能的小，即損失函數儘可能小。         神經網絡訓練： 即通過給神經網絡輸入不同的訓練數據，不停的調整網絡中的參數，使得損失函數的值趨於最優。

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