BP神經網絡的反向訓練過程

神經網絡由三層組成，分別是輸入層，輸出層和隱蔽層。根據需要，隱蔽層可以是一層，二層或者三層。一般來說，使用一層隱蔽層，以及輸出層使用非線性函數已經可以適用絕大數問題。多加一層隱蔽層並不會帶來結果上的明顯改進，反而會加大訓練的時間。 以下的公式均假設在BP網絡中使用logistic激活函數，輸出層也使用該激活函數。 連接的權值：相鄰兩層節點的單元均互相連接。即前一層中的每一個單元均和（且只和）後一層

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