基於反向傳播的多層神經網絡訓練原理

原文地址請猛戳這裏 該項目描述了採用反向傳播算法的多層神經網絡學習過程。爲了說明這一過程, 使用兩個輸入層和一個輸出層的三層神經網絡, 如下圖所示: 每個神經元由兩個單元組成。第一單元添加權重係數和輸入值的產出。第二單元實現非線性函數, 稱爲神經元激活函數。 e e 是加法器輸出值, y=f(e) y = f ( e ) 是非線性元件的輸出值。 y y 也是神經元的輸出值。 爲了學習神經網絡, 我

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