使用矩陣運算和梯度下降法實現神經網絡的迭代訓練

在上一節，我們通過逐步分析的方式講清楚了神經網絡是如何將終端計算獲得的誤差逐層反向傳播給每一個神經元的，同時我們根據節點鏈路上的權重比值，將誤差依次分配給對應的節點，並通過筆算的方式計算了下面例子中每個神經元節點所應該承擔的誤差。 如果每次都這麼繁瑣的計算神經元節點誤差的話，那麼對於那些更復雜，節點更多，層次更多的神經網絡，運算量是不可估計的，因此我們必須要找到行之有效的運算方式，快速計算每個神經

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