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文章 2023-04-12 来自：开发者社区

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文章 2022-12-08 来自：开发者社区

深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现

1 Affine与Softmax层的实现1.1 Affine层神经元的加权和可以用Y = np.dot(X, W) + B计算出来。然后，Y 经过激活函数转换后，传递给下一层。这就是神经网络正向传播的流程。神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算在几何学领域被称为“仿射变换”。将进行仿射变换的处理实现为“Affine层”。Y = np.dot(X, W) + B，计算图如下：式中WT的T表示转置....