定義：對n-1層和n層而言，n-1層的任意乙個節點，都和第n層所有節點有連線。即第n層的每個節點在進行計算的時候，啟用函式的輸入是n-1層所有節點的加權
引用自_寒潭雁影
顯然，計算公式為：z1=w11x1+w12x2+k1；y=1/（1+e的-z次冪）（其他節點類推）
選用啟用函式1/（1+e的-x次冪）
利用sigmoid進行啟用（類似於復合函式的過程）
步驟
a.前向傳播
將每個節點的表示式排列出來
對所有的x、k、w帶入實際數值，推導z（1）和y，再推o
y和o，是z代入啟用函式的結果
經過計算得出 z(1)、y、z(2)、o
#利用啟用函式完成兩個目標：資料歸一化、引入非線性
#偏置項，解除線性、非線性
b.反向傳播
根據上個步驟的輸入、輸出，以及期望輸出調整引數w
引入損失函式，計算當前損失
求損失函式在w上的偏導數（鏈式法則），帶入前向時求出的值，得到準確值
wnew=w-學習率×損失函式在該方向上的偏導數（具體值）
對於本次傳播中的所有w進行如上操作，就得到了一組全新的引數
#在這裡要注意層次，先從輸出層–隱含層，再從隱含層–輸入層
從後向前，這樣就完成了乙個輪次的引數調整，迴圈往復，直到loss符合預期
# 前向傳播，x 是當前層的輸入
deffp
(self, x)
: self.
input
= x.copy(
) self.output = self.weights.t.dot(self.
input
)+ self.bias
self.next_layer.fp(x=self.output)
# 反向傳播，gradient是當前層輸出對損失函式的梯度， lr是學習率
defbp
(self, gradient, lr)
: self.gradient = gradient.copy(
) last_layer_gradient = self.weights.dot(self.gradient)
self.last_layer.bp(gradient=last_layer_gradient, lr=lr)
grad_for_w = np.tile(self.
input
.t, self.output_shape)
# gradient for weights
self.weights -=
(grad_for_w * self.gradient)
.t * lr
self.bias -= self.gradient * lr # gradient for bias mat is 1
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