神经网络前向传播和反向传播公式推导（公式+图解）

以如下的预测是否是猫的双层神经网络为例进行公式推导： 符号注解： n_x :  输入特征的数量 n_h : 隐藏层的节点数量 n_y : 输出层的节点数量 m ： 样本数量 W ：权重矩阵 b ：偏置项 (由于很多符号不好手打，我就直接在接下来的纸上推导顺便解释 0.0) 前向传播： 反向传播： 更新参数： 部分偏导我全用导数代替了，不影响最终结果。字有些丑，请见谅！

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