吴恩达机器学习练习4：神经网络学习（反向传播）

在本小节，将使用反向传播算法来计算神经网络损失函数的梯度。 1、S型函数梯度 由前几节可知，sigmoid函数为： 通过对S型函数求导，得到sigmoid的梯度为： 则可以得到sigmoidGradient函数为： function g = sigmoidGradient(z) g = zeros(size(z)); g = sigmoid(z).*(1-sigmoid(z)); end 对函数进

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