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上传时间: 2021-01-19
详细说明：反向传播的目的是计算成本函数C对网络中任意w或b的偏导数。一旦我们有了这些偏导数，我们将通过一些常数 α的乘积和该数量相对于成本函数的偏导数来更新网络中的权重和偏差。这是流行的梯度下降算法。而偏导数给出了最大上升的方向。因此，关于反向传播算法，我们继续查看下文。
我们向相反的方向迈出了一小步——最大下降的方向，也就是将我们带到成本函数的局部最小值的方向。
图示演示:
反向传播算法中Sigmoid函数代码演示：
# 实现 sigmoid 函数
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def sigmoid_derivative(x):
# sigmoid 导数的计算
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