由淺到深的神經網絡正向傳播與反向傳播公式推導（吳恩達老師深度學習課程筆記）

一、前言（相關知識總結） 反向傳播的本質是鏈式法則。 代價函數：爲了訓練邏輯迴歸模型的參數w參數和參數b我們需要一個代價函數J(w,b)，通過訓練代價函數來得到參數w和參數b。 反向傳播也是求梯度的過程，其中梯度下降法可以在你的測試集上，通過最小化代價函數（成本函數）J(w,b)來訓練參數w和b。（梯度下降法後面補充） 因爲正向傳播公式無需過多推導，所以在這隻顯示公式結果，不多贅述。 二、Logi

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