深度学习-机器学习（神经网络 1）
1.多层向前神经网络由以下部分组成：
输入层（input layer ），隐藏层(hidden layers ), 输入层（output layers）
(1)输入层：数据集传入到里面开始计算，训练集的实例向量来传入的。
（2）经过连接结点的权重(weight)传入下一层，一层的输出是下一层的输入
（3）隐藏层的个数可以是任意的，输入层有一层，输出层有一层
（4）一层中加权的求和，然后根据非线性方程转化输出
2.Backpropagation算法：
通过迭代性的来处理训练集中的实例
对比经过神经网络后输入层预测值(predicted value)与真实值(target value)之间
反方向（从输出层=>隐藏层=>输入层）来以最小化误差(error)来更新每个连接的权重(weight)
算法详细介绍
输入：D：数据集，l 学习率(learning rate)， 一个多层前向神经网络
输入：一个训练好的神经网络(a trained neural network)
初始化权重(weights)和偏向(bias): 随机初始化在-1到1之间，或者-0.5到0.5之间，每个单元有
一个偏向
1.[（输入层的第一个神经元*对应权重）+（输入层的第二个神经元*对应权重）+。。。]
2.对于输出层：
2.对于输出层：
误差： 输出层的值×（1-输出层的值）×(真正的值-输出层的值 )
3.对于隐藏层：
误差：(当前层算出来的值)×（1-当前层算出来的值）×（上一层的值×当前层和上一层的权重）
4.权重的更新：
原来的权重 + (学习率×后面层的误差）× 前面层的值
*****注意输出层和隐藏层的区别********
5.偏向的更新：
原来的偏向+（学习率×当前点的误差）