摘要：
在上一节【神经网络数学原理（1）前向传播】中已经描述过神经网络结构和输入层到输出层的基本数学原理，本章主要讲述如何通过反向传播来优化权重的过程和数学原理。神经网络通过一系列的计算（前向传播）和优化过程（反向传播）来调整网络中每一层的权重，直到网络能够最小化预测值与实际值之间的误差（通常通过某种损失函 阅读全文
摘要：
神经网络（Neural Networks）是一种模拟人脑神经元连接模式的计算模型，广泛应用于模式识别、机器翻译、语音识别等领域。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，隐藏层通过加权连接和激活函数进行特征提取，输出层生成最终的预测结果。核心目的是通过不断调整权重来拟合目标函数，最终 阅读全文
