机器学习：神经网络反向传播推导

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23270674 自己推导一遍就完全理解梯度的更新方式了！ 前向传播 先计算的所有输入：，代入数据可得：; 然后利用logistic函数计算得的输出:; 用同样的方法得； 对输出层神经元重复这个过程，使用隐藏层神经元的输出作为输入。这样就能给出的输出： ，代入数据可得： ，则其输出为： 。 同样可以得到。 开始统计所有的误差 如上图，

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