请点击上面公众号免费订阅。
《实例》阐述算法通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度包含但不限于：经典算法，机器学习深度学习，LeetCode 题解Kaggle 实战。期待您的到来！
神经网络模型求解思路总结
神经网络模型mini_batch 批梯度下降（SGD）求解权重参数的原理见：，这篇文章中用一个小球下坡解释了各个节点的权重参数和偏置量的迭代公式：
在以上迭代公式中，需要求解两个导数：一是成本函数对权重的偏导二是成本函数对偏置量嘚偏导，这是利用神经网络模型分类求解的重要求解步骤
如何求解这两个偏导呢？ 一般用反向传播算法（BP算法）求解，一共用到了4个公式：首先求解输出层中每个神经元的损失误差值，然后反向传播求解前面每层的损失误差值，最后求得每个节点的权重参数，偏置参数这四个公式分别为：
这样，神经网络求解模型的所有变量都可以求出了关于反向传播求参数的文章，请参考：
基于以上，基於神经网络模型的手写字分类的整体思路可以参考：里面包括了手写字三层神经网络求解模型，和核心代码的实现
以上这些部分中，技术性最强的还是反向传播算法大家可以再参考这篇文章，
关于这篇文章是如何分析反向传播的，以后也会分析推送笔记。
今天先對这几天的推送做个简单总结吧大家感兴趣的，回过头来也按照这个思路温习一遍谢谢大家的阅读。
请记住：每天一小步日积月累┅大步！
《实例》阐述算法，通俗易懂助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法机器学习，深度学习LeetCode 题解，Kaggle 实戰期待您的到来！
