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19_神经网络–反向传播

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上节我们认识到增加隐藏层可以解决更为复杂的非线性问题，也计算出了各隐藏层节点的输入与输出值。现在问题来了，我们要怎样才能够让这种多层感知器的网络进行权重的学习呢？本节将介绍深度学习的基础：反向传播
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18_神经网络–多层感知器

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之前的例子我们通过XOR（异或门）的感知器结构显示了通过增加神经网络层数，可以用于解决非线性问题。本节我们讲解多层感知器构造及如何实现。
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