BP（梯度传播）算法 backpropagation

本文比较乱，仅适合本人自己查看 BP 算法由信号的正向传播和误创差的反向传播的两个过程组成的。正向传播的过程中，训练样本从输入层 进入网络，再经过隐含层输出到输出层。若输出层的实际输出与最后的期望输出有出入，则将误差（输出值与期望值的差值）方向传播，若误差为零，则结束学习算法。      反向传播时，将输出误差(期望输出与实际输出之差)按原通路反传计算，通过隐层反向，直至输入层，在反传过程中将误差

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