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我们向相反的方向迈出了一小步——较大下降的方向，也就是将我们带到成本函数的局部最小值的方向。

图示演示:

反向传播算法中Sigmoid函数代码演示：

# 实现 sigmoid 函数
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def sigmoid_derivative(x):
# sigmoid 导数的计算
return sigmoid(x)*(1-sigmoid(x))

反向传播算法中ReLU 函数导数函数代码演示：

def relu_derivative(x): # ReLU 函数的导数
d = np.array(x, copy=True) # 用于保存梯度的张量
d[x < 0] = 0 # 元素为负的导数为 0
d[x >= 0] = 1 # 元素为正的导数为 1
return d

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