李宏毅《機器學習》課程筆記（作業三：反向傳播）
深度學習裏面的梯度下降中，在計算梯度的時候有兩個過程，分別是前向過程和反向過程，很容易理解。 然後在用sigmod作爲激活函數的時候，會出現梯度衰減的問題，導致第一層還只做了一點點梯度下降的時候最後一層已經訓練好了。爲了解決這個問題，2006年最早的文章使用PRM來逐層訓練，成功避免了這個問題。但是這樣非常複雜。後來hilton提出了一個新的方法，使用ReLU，變成了線性的激活函數。雖然單個神經元
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