神经网络链式求导法则

神经网络的链式求导法则是指在反向传播过程中，通过将损失函数对输出层输出的梯度一步步传递回输入层，计算每一层的梯度。具体来说，对于神经网络中的每一层，我们可以通过以下步骤来计算梯度：

1. 计算当前层的梯度：首先计算当前层的梯度，即损失函数对当前层输出的梯度。这可以通过对损失函数进行偏导数运算来实现。

2. 传递梯度到前一层：将当前层的梯度乘以当前层的权重，并将结果传递到前一层。这相当于将梯度从输出层反向传播到输入层。

3. 计算前一层的梯度：对于前一层，我们用传递过来的梯度和当前层的输入进行乘积运算，从而计算前一层的梯度。

4. 迭代重复以上步骤：重复步骤2和步骤3，直到梯度传递到输入层为止。

这样，我们就可以计算出神经网络中每一层的梯度，从而进行参数更新以最小化损失函数。