起首我们看到 l 层的第 i 个神经元与 l+1 层的所有神经元都有连接，那么我们可以将 δ 展开成如下的式子：

也等于说我们可以将 E 看做是 l+1 层所有神经元输入值的 z 函数，而膳绫擎式子的 n 表示的是 l+1 层神经元的数量，再进行化简后就可以获得膳绫擎所说的式子。

在这里的推导过程只说清楚明了关键的部分。别的也参考了周志华所写的机械进修中的神经收集部分的内容和 neural networks and deep learning的内容。

Python 源码解析

源率攀来自于 Michael Nielsen大年夜神的深度进修在线教程。

应用 Python 实现的神经收集的代码行数并不多，仅包含一个 Network 类，起首来看看该类的构造办法。

def __init__(self, sizes): 
        """ 
        :param sizes: list类型，储存每层神经收集的神经元数量 
                      譬如说：sizes = [2, 3, 2] 表示输入层有两个神经元、 
                      隐蔽层有3个神经元以及输出层有2个神经元 
        """ 
        # 有几层神经收集  
        self.num_layers = len(sizes) 
        self.sizes = sizes 
        # 除去输入层，随机产生每层中 y 个神经元的 biase 值（0 - 1） 
        self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in sizes[1:]] 
        # 随机产生每条连接线的 weight 值（0 - 1） 
        self.weights = [np.random.randn(y, x) 
                        for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])] 

def feedforward(self, a): 
        """ 
        前向传输计算每个神经元的值 
        :param a: 输入值 
        :return: 计算后每个神经元的值 
        """ 
        for	
			
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本文标题：一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现
地址：http://www.17bianji.com/lsqh/36072.html
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