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上传时间: 2021-01-20
详细说明：神经网络的前向传播和反向传播推导
x1x_{1}x1和x2x_{2}x2表示输入
wijw_{ij}wij表示权重
bijb_{ij}bij表示偏置
σi\sigma_{i}σi表示激活函数，这里使用sigmoid激活函数
outoutout表示输出
yyy表示真实值
η\etaη表示学习率
前向传播
h1=w11x1+w13x2+b11h_{1}=w_{11}x_{1}+w_{13}x_{2}+b_{11}h1=w11x1+w13x2+b11，α1=σ(h1)=11+e−h1\alpha_{1}=\sigma(h1)=\frac{1}{1+e^{-h1}}α1=σ(
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