权重更新问题，def update_parameters(network, row, l_rate):

[QandYH]

def update_parameters(network, row, l_rate): """利用误差更新神经网络的参数（权重矩阵和偏置项） :param network: 神经网络 :param row: 一个样本数据 :param l_rate: 学习率 :return: """ for i in range(len(network)): inputs = row[:-1] if i != 0: # 获取上一层网络的输出 inputs = [neuron['output'] for neuron in network[i - 1]] for neuron in network[i]: # 更新权重矩阵 for j in range(len(inputs)): neuron['weights'][j] += l_rate * neuron['delta'] * inputs[j] # 更新偏置项 neuron['weights'][-1] += l_rate * neuron['delta']这个函数为什么和公式不同，是公式给错了吗