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1 梯度计算 梯度：代表改变量对最终结果的影响 x,y,q处梯度 z处梯度>0 对最终结果有积极影响（给z一个小增量h，最终结果增加3h） 正梯度：损失随其增加而增加 2 链式法则示例 反向传播：不停使用链式法则，反向传播中存储局部梯度值 举例： max gate:梯度路由 add gate:梯度分配 3 向量化的操作： 梯度：雅可比矩阵 4096 *

1 list element 从0 开始计数，slicing操作[i:j]不计入第j个元素，[:,-1]索引为负数表示从最后一个元素开始（不算最后一个） 2 输出list中的序数+ animals = ['cat','dog','monkey'] for idx,animal in enumerate(animals):     print ‘#%d:%s’ %(idx + 1,ani