使用反向傳播算法（back propagation）訓練多層神經網絡

　　本文翻譯自http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html，大概介紹下反向傳播的基本原理。 　　本文旨在描述反向傳播算法在多層神經網絡訓練中的過程，爲了直觀描述此過程，我們用到了包含兩個輸入和一個輸出的三層神經網絡，如下圖所示： 　　 　　每個神經元由兩個單元組成。第一單元把權重和輸入信號的積相加，第二單元是被稱爲神經元激活函

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