本文详细介绍了神经网络中反向传播的基本原理与计算过程，包括权重与偏置的更新方式，以及如何通过梯度下降法调整参数以最小化损失函数。
假设网络结构如下:
初始化参数为：
正像传播：
公式：
计算：
反向传播：
对于输出层误差：
对于隐藏层误差：
权重更新：
偏向更新：
计算（假设学习率为0.9）：
神经网络正向传播与反向传播
最新推荐文章于 2025-06-18 16:38:30 发布
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