反向传播算法原理
假设目标函数是平房误差和函数，激活函数是sigmoid，
1、目标函数：平方误差和
2、使用随机梯度下降法进行优化时要计算每一个权值
通过全导公式计算这个偏导，要想到这个w是通过影响j的加权输入来影响网络中的其他部分的，所以可以转变成：
就转变成求下面这个偏导了，这个偏导的相反数就是所说的误差项。
3、对于输出层，net直接影响的是预测输出值：
对于隐藏层，net直接影响的是这个节点输出的下游节点：
总的来说，就是计算这一层的误差项需要根据上一层误差项来计算，所以是反向传播算法。
