神經網路之梯度下降法和反向傳播BP
梯度下降法和反向傳播網上資料非常多，記錄點自己理解的
1.梯度下降法是為了使損失函式求最小，而梯度方向是函式增長最快的方向，前面加個負號就變成函式減少最快的方向：
更新後的權重 = 更新前的權重 + （-學習率*計算誤差對權重的偏倒） 學習率取值很重要 過小的話收斂慢 過大的話可能錯過極值點
這裡把後半部分寫在一個括號裡為了更好理解，不要理解為權重減去某個值，應理解為權重沿梯度方向的反方向走，計算偏移量也是一樣的
2.在神經網路中計算偏差對權重直接求偏倒很困難，這裡就用到鏈式法則，通過中間變數求偏倒最後得到所要求的偏倒，這個過程就是 個反向傳播的過程，一步步反向求網路的偏倒。
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