深度学习：原理简明教程04-神经网络加强
内容纲要
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前面博客主要介绍了如下结构：
具体结构如下：
它经过了一个神经元，该神经元中包含了线性运算和非线性激活
现在我们将其扩展到更多的神经元，让隐含层节点数目增多。
对于一个实例：
该图最先给出了网络结构：
输入层：x1，x2，x3
隐含层：3个神经元，每个神经元都有线性计算和非线性激活
输出层：一个神经元
之后是前向计算以及前向计算细节。这是一个两层神经网络（一般层数=隐含层+输出层）
对于多个实例：
多个实例前向传播：
多个实例反向传播：BP算法
每个梯度详细计算方法：
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