全连接神经网络的前向传播和反向传播推导（配图理解）

什么是全连接神经网络？ 全连接神经网络是指任意两个相邻层之间的神经元全部互相连接。如下图所示： 图 1 如何计算全连接神经网络的输出？ 在进行计算前，我们先对一些变量进行说明，如下图所示： 图 2 首先是整个神经网络的输入，我们用 x 1 , x 2 , x 3 . . . x n x_1,x_2,x_3...x_n x1​,x2​,x3​...xn​ 来表示神经网络的输入，在上图中输入是： x

>>阅读原文<<