构造：输入神经元个数等于输入向量维度，输出神经元个数等于输出向量维度。（x1=(1,2,3),则需要三个输入神经元
一 前向后传播
隐层：
输出层：
一般化
，向量表示 
二 反向传播
1计算梯度delta：均方误差，利用了sigmoid函数导数的有趣性。
输出层梯度：
--> eg. 
隐层梯度：
--> eg. 
2更新权重：
eg输出层：
eg隐层：
备注 反向传播的公式推导
0目标函数：
1梯度下降法优化目标函数
， 怎么计算出误差对于每个权重的偏导数呢？
2netj是第j个神经元的加权输入作为传导，链式求导法则 ： ,。
区分输出层和隐藏层两种情况：
3.1 输出层： 借用yj作为传导，netj和Ed都是与yj有关的函数，链式求导法则：
第一项：
第二项：
带入
，所以输出层梯度：
3.2隐层：借用节点的所有直接下游节点的集合Downstream(j)，链式法则：aj
带入求得梯度
备注：
激活函数： sigmoid函数是一个非线性函数，导数有趣，可用自身表示。
参考：网络博客