BP神經網絡算法中各參數的推導過程

模型: 定義： 神經元的輸出： y^kj=f(βj−θj)⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅1 均方誤差爲： Ek=12∑lj=1(y^kj−ykj)2.⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅2 隱層和輸出層的激活函數爲sigmoid函數，具有如下性質： f(x)=11+e−x f′(x)=[(1+e−x)−1]′=e−x(1+e−x)2=(1−f(x))⋅f(x) 更新公式：對任一參數v: v←v+Δv BP算法求解策略：梯度下

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