機器學習-神經網絡反向傳播算法

反向傳播算法 我們之前的線性迴歸和邏輯迴歸算法都是通過找到一個損失函數，通過某種方法最小化損失函數以不斷修正參數，最後獲得我們想要的模型。這基本上是機器學習的通用的流程 對於神經網絡來說，我們同樣要找到損失函數，最小化損失函數進而達到修正參數的目的 反向傳播算法就是完成這一功能的算法 首先還是要給出損失函數 這是之前邏輯迴歸的損失函數，假定我們神經網絡的激活函數用的是sigmoid函數，後面的那項

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