機器學習（十一）——BP神經網絡

神經網絡是指輸入的數據經過一個節點，在這個節點中進行sum和激活函數兩個，然後產生一個輸出值；一個隱藏節點就代表一個線性函數，神經網絡本質上是通過一個個小的線性模型堆積出一個完整模型。 BP神經網絡是指在上面的基礎上，添加損失函數，將輸出值與真實值做比較，形成損失，然後將這個損失值根據權重逐級返回到輸入值，然後再調整權重重新檢測。 上圖爲一個簡單的神經元，其對應的訓練過程見右圖。 下面圖形爲對BP

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