反向传播算法推导

反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 假设，你有这样一个网络层 现在对他们赋上初值，如下图： 前向传播过程 1. 输入层---->隐含层： 2. 隐藏层---->输出层:

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