1. 链式法则复习

2. 多输出感知机

3. 多层感知机

如图：

4. 多层感知机梯度推导

简化式子把($O_k$ - $t_k$)$O_k$(1 - $O_k$)起个别名叫${\delta }_k^K$

5. 反向传播的总结

个人认为所谓的反向传播就是从输出层->到第一层输入一层一层计算梯度的过程，然后不断迭代达到优化W的目的。注意输出层和隐藏层是不一样的。