chapter2 How the backpropagation algorithm works

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本文深入探讨了反馈算法的核心概念，包括矩阵表示、代价函数假设、阿达码乘积和基本等式，详细解释了算法如何通过优化神经网络的输出来实现目标。文章还提供了代码示例，并对比了反馈算法的高效性。最后，从整体视角阐述了反向传播算法的重要性。

反馈算法是如何工作的？

（主要章节）

1.矩阵（或向量）表示

2.代价函数的两个假设：（1）代价函数可写成所有单个训练样本x产生代价的平均；（2）可写成神经网络的输出函数

3.阿达码乘积Hadamard product: 向量对应元素相乘

4.反馈算法的四个基本等式：

5. 问题：Alternate presentation of the equations of backpropagation（不使用Hadamard乘积）

6.四个基本等式的证明

7.反馈算法

8.代码

9.反馈算法是否快？什么程度？it's actually much, much faster

10.Backpropagation: the big picture


CHAPTER 2 How the backpropagation algorithm works
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