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首先，这是一个简单的不能再简单的网络
那么，里面的每一个神经元也就是fn(x)，是这样具体计算的
◆ 输入数据：x1，x2
◆ 权重参数：w1，w2
◆ 激活函数：f(e)
◆ 输出：y
加权求和后对输入数据进行非线性变换，得到y，这就是前向传播（前向计算）
训练一个模型最重要的就是前向传播和反向传播
- 作者:LxAnC
- 链接:http://lxanc.top/essay/backwoard
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