关于多层多个神经元神经网络前向后向传播的理解

前向传播很好理解，后向传播时候，当有多层神经元，一个神经元输出给多个下一层神经元的时候，导数就不是那么好理解了，下面我画了个三层神经元的图进行了前向后向的演示，能够完全理解其中的传播过程以及导数计算过程

注：其中一个神经元输出给下一层多个神经元（是一个变量被用于多元函数的每个变量组成之一）的dA导数计算，主要是用到链式求导法则的多元函数求导，看个例子：

z=f(u,v)

u=cx

v=dx

dz/dx = dz/du * du/dx + dz/dv * dv/dx 中间那儿是加号，这是关键的地方，这也是为啥一个神经元输出给下一层多个神经元的dA导数计算出来后只有一个数，就是因为根据求导法则得加起来了

解释完毕，上你们最喜欢的高清无码大尺度图，看不懂的话，就联系我吧qq2488890051