Backpropagation算法
Backpropagation算法 5.1 通过迭代性的来处理训练集中的实例 5.2 对比经过神经网络后输入层预测值(predicted value)与真实值(target value)之间 5.3 反方向（从输出层=>隐藏层=>输入层）来以最小化误差(error)来更新每个连接的权重(weight) 5.4 算法详细介绍 输入：D：数据集，l 学习率(learning rate)， 一个多层前向
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