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 其中 :math:`f(.)` 是一个非线性的*激活方程*，例如sigmoid， tanh，以及Relu。
 
-变换矩阵 :math:`W` 和偏置向量 :math:`b`  是该网络层的*参数*。一个网络层的参数是在*反向传播*时被训练的。反向传根据输出的梯度，分别计算每个参数的梯度，以及输入的梯度。优化器则用链式法则来对每个参数计算损失函数的梯度。
+变换矩阵 :math:`W` 和偏置向量 :math:`b`  是该网络层的*参数*。一个网络层的参数是在*反向传播*时被训练的。反向传播根据输出的梯度，分别计算每个参数的梯度，以及输入的梯度。优化器则用链式法则来对每个参数计算损失函数的梯度。
 
 假设损失函数是 :math:`c(y)` ，那么