Python神经网络编程：矩阵乘法在反向传播误差中的应用

神经网络 是 机器学习 领域的重要分支，它通过模拟人脑神经元的连接方式来实现对数据的处理和预测。在神经网络中，反向传播算法是训练网络的关键步骤之一，它通过计算网络的预测误差来调整权重，从而使网络能够更好地学习和预测数据。矩阵乘法是实现反向传播误差计算的重要工具。

在神经网络的训练过程中，我们需要计算网络的输出与实际标签之间的误差。这个误差通常通过损失函数（如均方误差）来度量。一旦得到了误差信号，我们就可以使用反向传播算法来调整网络的权重。在反向传播过程中，我们需要计算每一层的误差信号，并将这些信号传递给前一层。这个过程需要用到矩阵乘法来计算当前层与前一层的权重调整量。