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预备知识:一 Sigmoid: 二 BP推导1. 符号定义:网络结构:输入层有I个神经元,隐层有J个神经元,输出层有K个神经元,权值为W。输入样本,隐层输出实际输出教学值 ,net 为神经元的输出。隐层:输出层:误差和函数:权值调整:2. .输出层权值调整:net hnet hnet y 。 。 。net h 表示第j 个神经元到第k个神经元之间的权值误差求导:3. 隐层权值调整: x xnet h 。 。 。 x 表示第i个神经元与第j个神经元之间的权值误差求导:
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