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這篇文章主要介紹python里反向傳播算法指的是什么，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
我們向相反的方向邁出了一小步——最大下降的方向，也就是將我們帶到成本函數的局部最小值的方向。
圖示演示:
反向傳播算法中Sigmoid函數代碼演示：
# 實現 sigmoid 函數 return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(x): # sigmoid 導數的計算 return sigmoid(x)*(1-sigmoid(x))
反向傳播算法中ReLU 函數導數函數代碼演示：
def relu_derivative(x): # ReLU 函數的導數 d = np.array(x, copy=True) # 用于保存梯度的張量 d[x < 0] = 0 # 元素為負的導數為 0 d[x >= 0] = 1 # 元素為正的導數為 1 return d
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