本系列博客是吴恩达(Andrew Ng)深度学习工程师 课程笔记。全部课程请查看吴恩达(Andrew Ng)深度学习工程师课程目录上一节中，我们使用计算图来计算函数$J$，现在我们理清一下计算图的描述，看看我们如何利用它计算出函数$J$的导数。下图是一个流程图，假设你要计算$J$对$v$的导数$\f

本系列博客是吴恩达(Andrew Ng)深度学习工程师 课程笔记。全部课程请查看吴恩达(Andrew Ng)深度学习工程师课程目录可以说，一个神经网络的计算都是按照前向或反向传播过程来实现的。首先计算出神经网络的输出，紧接着进行一个反向传输操作，后者我们用来计算出对应梯度或者导数。而计算图解释了为什