神经网络中的正向和反向传播问题

正向传播 正向传播是指对神经网络沿着从输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量（包括输出）。如图所示。假设我们只输入一个 x ∈ R d \boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^{d} x∈Rd的样本，且先不考虑偏差项，这里的d=4 那么中间变量 z = W ( 1 ) x \boldsymbol{z}=\boldsymbol{W}^{(1)} x z=W(1)x 其

>>阅读原文<<