深度学习基础（基础知识0）(3)

　　1.反向传播算法告诉我们当我们改变权值（weights）和偏置（biases）的时候，损失函数改变的速度。

　　第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2，第三层是输出o1,o2，每条线上标的wi是层与层之间连接的权重，激活函数我们默认为sigmoid函数。

　　这样前向传播的过程就结束了，我们得到输出值为[0.75136079 , 0.772928465]，与实际值[0.01 , 0.99]相差还很远，现在我们对误差进行反向传播，更新权值，重新计算输出。

　　以权重参数w5为例，如果我们想知道w5对整体误差产生了多少影响，可以用整体误差对w5求偏导求出：（链式法则）

　　后向传播算法是深度学习中一种训练与学习方法，用来调整深度网络中各个节点之间的权重，使得网络输出的样本标签与实际标签相一致。本文将对后向传播算法的实现细节进行总结。

　　后向传播算法是将输出层的误差向后进行传播来实现权重的调整。如图1所示，一个含有1个隐藏层的网络，输入层有2个节点，隐藏层有3个节点，输出层有2个节点。