各类损失函数结合反向传播不调包实现前馈神经网络 引言：基础知识 前馈神经网络的手动实现 插播一条感悟 参数的初始化 各类损失函数以及偏导 向前传播 反向传播 更新参数以及预测 代码总结（所有） 总结 引言：基础知识 首先我们先来回顾一下前馈神经网络的基础知识，其中在书写代码中最重要的节点就是理解反向传播过程中对参数矩阵、偏置矩阵等求导的过程。 其中部分知识参考了神经网络与深度学习_邱锡鹏。 经过整理可得： d W [ L ]
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本文介绍了手动实现前馈神经网络的详细过程，包括参数初始化、各种损失函数及其偏导数计算、向前传播、反向传播算法，以及如何更新参数和进行预测。通过手动实现，作者旨在加深对深度学习基础的理解，特别是反向传播的工作原理。
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