对反向传播算法（Back-Propagation）的推导与一点理解
本文在推导过程中忽略了偏置的存在，这样做是为了更简单明晰的阐述BP算法的操作过程，并不是说偏置不重要，希望不会引起误会。
我们知道，神经网络大多采取正向传播预测，反向传播误差的结构。反向传播算法是运用在神经网络中进行网络权重等最优值计算算法，其核心就是梯度下降 + 链式法则求偏导，下面就对反向传播算法进行一下简单的推导：
在下面的推导过程中，
表示连接前一层神经元
和后一层神经元 
的权值。
对于输出层神经元
，它的输入
按下式进行计算(忽略偏置):
可以看到它的输入等于前一层所有神经元的输出
的输出按下式计算:
对于有监督训练, 期望输出即样本类标签d和实际输出y都是已知的, 可以定义误差或者loss function为:
前期的准备工作已经完成了，下面开始正式的推导过程：
这样，我们就可以根据最后求出的误差来对权重进行更新，这种误差反向传递的方式就是反向传播算法的精髓所在。
处理完输出层神经元，我们再来看一下输出层之前的一层神经元
的权值更新，我们定义
表示连接前一层神经元
和后一层神经元
的权值。
相信大家已经看出误差反向传导的内涵了，每一层所产生的误差会逐渐向之前的层次传播，而各层的权重根据梯度下降算法不断地优化。总之，反向传播算法的核心就是梯度下降 + 链式法则求偏导，虽然看起来很繁琐并且计算复杂度有点高，但是实际上BP算法的精确性和易用性是很难被其他算法替代的，这也是现在比如CNN等很火的深度学习算法普遍采用BP算法的原因。
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