前向传播和反向传播（举例说明）

假设神经网络结构如下图所示：有2个输入单元；隐含层为2个神经元；输出层也是2个神经元，隐含层和输出层各有1个偏置。 为了直观，这里初始化权重和偏置量，得到如下效果： ----前向传播---- 隐含层神经元h1的输入： 代入数据可得： 假设激励函数用logistic函数，计算得隐含层神经元h1的输出： 同样的方法，可以得到隐含层神经元h2的输出为： 对输出层神经元重复这个过程，使用隐藏层神经元的输出

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