梯度下降原理及其过程：https://blog.csdn.net/qq_41800366/article/details/86583789
有限差分估计梯度：
写起来简单，但速度慢而且结果区分度不大
解析梯度：
计算图：
反向传播工作机制：
从输出开始乘以每个节点的本地梯度，一直传递到输入
梯度从后向前传播（链式法则）
sigmoid函数：
加法门、max门、乘法门：
加法门相当于分配梯度
max门相当于路由器，将梯度传给上游最大值所在节点
乘法门相当于转换器
多个神经元在节点处相加的梯度等于每个神经元的梯度相加的和
向量的反向传播：
反向传播api：
例：
summary：
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