神经网络前向传播和反向传播公式推导（公式+图解）
以如下的预测是否是猫的双层神经网络为例进行公式推导：符号注解：n_x : 输入特征的数量n_h : 隐藏层的节点数量n_y : 输出层的节点数量m ： 样本数量W ：权重矩阵b ：偏置项(由于很多符号不好手打，我就直接在接下来的纸上推导顺便解释 0.0)前向传播：反向传播：更新参数：部分偏导我全用导数代替了，不影响最终结果。字有...
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以如下的预测是否是猫的双层神经网络为例进行公式推导：
符号注解：
n_x : 输入特征的数量
n_h : 隐藏层的节点数量
n_y : 输出层的节点数量
m ： 样本数量
W ：权重矩阵
b ：偏置项
(由于很多符号不好手打，我就直接在接下来的纸上推导顺便解释 0.0)
前向传播：
反向传播：
更新参数：
部分偏导我全用导数代替了，不影响最终结果。字有些丑，请见谅！
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