机器学习之BP算法推导
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BP推导
BP推导1
BP推导2
主要思想：
由于前馈神经网络(ANN)的输出与实际值有误差，需要将该误差从后向前反向传播，直至传播到输入层。在反向传播的过程中，根据各级结点的误差调整各种参数的值，不断迭代上述过程，直至收敛。
变量定义(重要)
上图是一个三层神经网络，layer1至layer3分别是输入层、隐藏层和输出层。如图，先定义一些变量（请认真看完并理解，否则后面推导看不懂！）：
公式及其推导
伪代码
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