反向传播算法推导-全连接神经网络

反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大规模的应用。全连接神经网络（多层感知器模型，MLP），卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误

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