反向傳播算法推導

反向傳播（英語：Backpropagation，縮寫爲BP）是「誤差反向傳播」的簡稱，是一種與最優化方法（如梯度下降法）結合使用的，用來訓練人工神經網絡的常見方法。該方法對網絡中所有權重計算損失函數的梯度。這個梯度會反饋給最優化方法，用來更新權值以最小化損失函數。 假設，你有這樣一個網絡層 現在對他們賦上初值，如下圖： 前向傳播過程 1. 輸入層---->隱含層： 2. 隱藏層---->輸出層:

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