该实现是基于深度学习中的torch包为主进行的线性回归的反向传播原理编写，直接可以使用，更改自己需要的参数即可！

【自动微分】系列第三篇！微分主要分为两种模式：前向微分和正向微分！前向微分就是高等数学学习求导的微分方式，而反响微分就是对应机器学习中反向传播的原理！

反向传播算法python实现.

神经网络反向传播算法的推导

使用C ++实现非常简单的反向传播神经网络算法以近似f（x）= sin（x）

山东大学人工智能导论实验2工程文件-前向传播和反向传播 详解博客地址：https://blog.csdn.net/m0_52316372/article/details/125626360 内容： 假设X有n个样本，属于m=3个类别, a^m表示样本属于第m类的概率，请实现 的三次前向传播及反向传播(更新参数ω和b)，每次反向传播结束后更新并输出参数ω和b的值，计算cross entropy loss，其中σ(∙)表示sigmoid函数。 目标： 理解前向传播和反向传播 应用作业一中提到的基本操作 代码要求： 按代码模板实现函数功能 文档要求： 前向传播及反向传播涉及到的公式计算（参考） 粘贴代码输出结果截图。

人工智能-反向传播神经网络在混沌时间序列预测中的应用.pdf

神经网络的前向传播和反向传播推导 x1x_{1}x1​和x2x_{2}x2​表示输入 wijw_{ij}wij​表示权重 bijb_{ij}bij​表示偏置 σi\sigma_{i}σi​表示激活函数，这里使用sigmoid激活函数 outoutout表示输出 yyy表示真实值 η\etaη表示学习率 前向传播 h1=w11x1+w13x2+b11h_{1}=w_{11}x_{1}+w_{13}x_{2}+b_{11}h1​=w11​x1​+w13​x2​+b11​，α1=σ(h1)=11+e−h1\alpha_{1}=\sigma(h1)=\frac{1}{1+e^{-h1}}α1​=σ(

这篇文档是我迄今为止见到的写的最好的关于卷积神经网络内部机制的博文。

给样本训练，样本用矩阵表示（大小 7x9）