前向传播神经网络模型：
激活函数：
对输出进行编码：
加入正则化项的代价函数：
反向传播神经网络模型：
△的更新公式：
反向传播神经网络的梯度公式为：
加入正则化项后：
对比之前线性回归的梯度公式：
梯度检测
对Θ随机初始化
最后用优化算法算出θ
结果评测：
优化算法：
标签：梯度,传播,神经网络,反向,公式,化项 来源： https://blog.csdn.net/Dr4gonfly/article/details/122020905
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