反向傳播與鏈式法則

核心概念

• 前向傳播：z = wx + b，a = sigmoid(z)，損失 L = ½(a − y)²。
• 反向傳播：dL/dw = (a − y) × a(1 − a) × x。更新方向與梯度相反。

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這是單一神經元的教學例子；多層網路會把鏈式法則逐層往回傳。

延伸閱讀：官方教學文件 ↗