[026] 深度學習--學習筆記（4）Back-propagation反向傳播鏈式法則理論推導

1、梯度下降（Gradients Descent） 概念：構建Loss（預測值與實際值之間的偏差）與相關權值變量θ(0)和θ(1)的函數關係J(θ(0), θ(1))，在函數圖像上隨機取初值點，然後求初值點的導數（也就是梯度），並沿着導數最傾斜的方向按照一定的步長更新J點，以及類推總能找到J（min）的局部最優解，也就是預測值與實際值偏差最小的狀態。 2、常用函數的求導公式 3、單層感知機（Per

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