反向傳播算法推導

1.普通的機器學習模型： 其實，基本上所有的基本機器學習模型都可以概括爲以下的特徵：根據某個函數，將輸入計算並輸出。圖形化表示爲下圖： 當我們的g(h)爲sigmoid函數時候，它就是一個邏輯迴歸的分類器。當g(h)是一個只能取0或1值的函數時，它就是一個感知機。那麼問題來了，這一類模型有明顯缺陷：當模型線性不可分的時候，或者所選取得特徵不完備（或者不夠準確）的時候，上述分類器效果並不是特別喜人。

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