BP神经网络(输出层采用Softmax激活函数、交叉熵损失函数)公式推导

本篇博客主要介绍经典的三层BP神经网络的基本结构及反向传播算法的公式推导。 我们首先假设有四类样本，每个样本有三类特征，并且我们在输出层与隐藏层加上一个偏置单元。这样的话，我们可以得到以下经典的三层BP网络结构： 当我们构建BP神经网络的时候，一般是有两个步骤，第一是正向传播(也叫做前向传播)，第二是反向传播(也就是误差的反向传播)。 Step1 正向传播 在正向传播之前，可以先给W，b赋初始值，

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