深度学习日记7：计算单层神经网络的梯度

本文提供了针对初学者友好的，关于神经网络训练中基本概念——梯度计算的实践性探讨。虽然使用单层网络限制了范围，但它对于理解反向传播和迭代优化过程是一个有价值的起点。依赖于 Gemini 和外部参考文献突出了学习过程，并为理解主题提供了上下文。

• •文章侧重于计算单层神经网络的梯度。
• •它使用特定书籍（《从零开始的深度学习》）作为参考。
• •开发环境包括 VScode、Python 和 Anaconda。