反向传播算法是一种用于训练人工神经网络的常见算法，其基本思想是通过将误差从输出层向输入层反向传播来调整神经网络的权重和偏置，以提高网络的性能和准确率。 具体来说，反向传播算法可以分为以下几个步骤： 前...

以下反向传播算法简单例题代码实现的需求是训练一个线性回归模型，并使用反向传播算法来更新模型参数。具体来说，代码实现了以下步骤： 定义输入和输出数据，包括特征矩阵X和目标变量y。 初始化参数theta，...

反向传播（backpropagation）是一种用于计算神经网络权重梯度的算法。在反向传播中，我们需要计算每个神经元的梯度，以便根据梯度下降算法来更新每个神经元的权重。 神经元的梯度是指输出值相对于输...