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[Deep Learning] 神经网络基础 - Poll的笔记 - 博客园

逆误差传播算法：

1.在(0,1)范围内随机初始化网络中所有连接权和阈值

2.输入训练集内的样本，利用初始参数进行计算

3.计算出输出层神经元的梯度项和隐层神经元的梯度项

4.更新连接权和阈值

5.循环2~4步骤，完善出最后的模型

层内无连接，层间有连接——是什么意思？

神经网络里面的层数是什么？

很多网络的示意图是一个个节点图，计算机怎么理解这个节点图呢？现实真的是一个节点图吗？

一个层面的节点图中的节点映射到另一个层面，到底是为了什么？

RNN：递归神经网络