这篇文章主要介绍python里反向传播算法指的是什么，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
我们向相反的方向迈出了一小步——最大下降的方向，也就是将我们带到成本函数的局部最小值的方向。
图示演示:
反向传播算法中Sigmoid函数代码演示：
# 实现 sigmoid 函数 return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(x): # sigmoid 导数的计算 return sigmoid(x)*(1-sigmoid(x))
反向传播算法中ReLU 函数导数函数代码演示：
def relu_derivative(x): # ReLU 函数的导数 d = np.array(x, copy=True) # 用于保存梯度的张量 d[x < 0] = 0 # 元素为负的导数为 0 d[x >= 0] = 1 # 元素为正的导数为 1 return d
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