主要为大家详细介绍了python实现BackPropagation算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

实现神经网络的权重和偏置更新，很重要的一部就是使用BackPropagation（反向传播）算法。具体来说，反向传播算法就是用误差的反向传播来计算w（权重）和b（偏置）相对于目标函数的导数，这样就可以在原来的w，b的基础上减去偏导数来更新。其中我上次写的python实现梯度下降中有一个函数backprop(x,y)就是用来实现反向传播的算法。（注：代码并非自己总结，github上有这个代码的实现https://github.com/LCAIZJ/neural-networks-and-deep-