机器学习-神经网络反向传播算法

反向传播算法 我们之前的线性回归和逻辑回归算法都是通过找到一个损失函数，通过某种方法最小化损失函数以不断修正参数，最后获得我们想要的模型。这基本上是机器学习的通用的流程 对于神经网络来说，我们同样要找到损失函数，最小化损失函数进而达到修正参数的目的 反向传播算法就是完成这一功能的算法 首先还是要给出损失函数 这是之前逻辑回归的损失函数，假定我们神经网络的激活函数用的是sigmoid函数，后面的那项

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