神经网络--反向传播详细推导过程

概述 以监督学习为例，假设我们有训练样本集  ，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型  ，它具有参数  ，可以以此参数来拟合我们的数据。 为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示： 这个“神经元”是一个以  及截距  为输入值的运算单元，其输出为  ，其中函数  被称为“激活函数”。在本教程中，我们选用sigmo

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