【机器学习-学习笔记】神经网络（前向传播算法、反向传播算法）

基本架构 神经网络分类示例： 前向传播：计算神经网络预测结果，从第一层开始正向一层一层进行计算，直到最后一层的 反向传播：计算代价函数的偏导数，首先计算最后一层（输出层）的误差，然后再一层一层反向求出各层的误差，知道倒数第二层（不计算输入层，输入层没有误差）。 前向传播算法： 神经网络用于分类场景： 神经网络代价函数： 反向传播算法： 小结一下使用神经网络时的步骤：  1、网络结构：第一件要做的事

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