二层神经网络的反向求导

二层神经网络的反向求导可以通过以下步骤完成：

1. 首先，我们需要根据损失函数对输出层的权重和偏置进行求导。根据链式法则，我们可以通过将输出层的误差乘以输出层关于权重和偏置的偏导数来计算。这将给出输出层权重和偏置的梯度。

2. 接下来，我们需要根据输出层的梯度和隐藏层的输出来计算隐藏层的误差。我们可以通过将输出层梯度与隐藏层到输出层的权重相乘来获得隐藏层的误差。

3. 然后，我们可以使用隐藏层的误差和输入层的输出来计算隐藏层到输出层的权重和偏置的梯度。这可以通过将隐藏层的误差乘以输入层的输出来实现。

4. 最后，我们可以使用梯度下降方法或其他优化算法来更新权重和偏置，以最小化损失函数。