4.神经网络与深度学习（三）—BP算法

引言： 在上节课中，我们知道梯度下降算法的核心是要重复对w,b求偏导数，这样我们就能够让代价函数一直减小，最后让实际输出值尽量拟合预计输出值，那么我们怎么去求w和b的偏导数呢？这节课，我们就来讲一下。 1）基本规则 既然我们想求出每个位置相应的w和b，我们就需要先将每个位置的w和b清晰的表示出来。请看下图： 这里你可能会奇怪，为什么下标先写2，再写4呢？按照常理来说，第二层的第四个神经元应该放在前

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