[026] 深度学习--学习笔记（4）Back-propagation反向传播链式法则理论推导

1、梯度下降（Gradients Descent） 概念：构建Loss（预测值与实际值之间的偏差）与相关权值变量θ(0)和θ(1)的函数关系J(θ(0), θ(1))，在函数图像上随机取初值点，然后求初值点的导数（也就是梯度），并沿着导数最倾斜的方向按照一定的步长更新J点，以及类推总能找到J（min）的局部最优解，也就是预测值与实际值偏差最小的状态。 2、常用函数的求导公式 3、单层感知机（Per

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