From a158475dd3316f0a38f7b13168119311148887c7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Wed, 6 Jan 2021 14:31:14 +0800
Subject: [PATCH] fix: content

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index f872a5d1..43b67561 100644
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@@ -109,7 +109,7 @@ ${{h}_{\Theta }}(x)=g(\Theta _{10}^{(2)}a_{0}^{(2)}+\Theta _{11}^{(2)}a_{1}^{(2)
 
 上面进行的讨论中只是将特征矩阵中的一行（一个训练实例）喂给了神经网络，我们需要将整个训练集都喂给我们的神经网络算法来学习模型。
 
-我们可以知道：每一个$a$都是由上一层所有的$x$和每一个$x$所对应的决定的。
+我们可以知道：每一个$a$都是由上一层所有的$x$和每一个$x$所对应的$\theta$决定的。
 
 （我们把这样从左到右的算法称为前向传播算法( **FORWARD PROPAGATION** )）