先看看生物学神经网络：
再看看人工神经网络：
再比较一下Andrew Ng讲的逻辑回归求导：
x1，x2 是输入的特征值；w1,w2是特征值权重; b是偏置（bias），Z是神经元（Cell Body）里面的求和函数，a是激活函数（activation function），输出预测值;
L是损失函数（Loss Function）,反向计算下一个更新的参数：w1,w2和b
这样一比较，是不是非常形象和生动？
AI数学基础5-生物学神经网络，人工神经网络，逻辑回归求导计算图
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