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文档简介

一个231的神经网络即输入层有两个节点,隐层含三个节点,输出层有一个节点,神经网络如图示。 125436 图1 神经网络结构图图中为输入层与隐层的权值,为隐层与输出层的权值,、是神经网络的输入值,是网络的输出值,为教师信号,为神经网络的实际输出与期望输出的误差。在这个神经网络中,节点1,2是输入层,节点3,4,5是隐层,节点6是输出层;输入层和隐层之间的权值依次为,隐层和输出层间的权值为,下角标为节点的编号;隐层和输出层节点的阈值依次为,。前馈计算 设隐层的第个节点的输入和输出分别为: 其中为激励函数 由于隐层的输出就是输出层的输入,则输出层第个节点的总输入和输出分别为: 若网络输出与实际输出存在误差,则将误差信号反向传播,并不断地修正权值,直至误差达到要求为止。权值调整设误差函数定义为: 为了简便,以下计算都是针对每个节点而言,误差函数记作。l 输出层权值的调整权值修正公式为: 定义反传误差信号为: 式中 所以 又 由此可得输出层的任意神经元权值的修正公式: 或 (l 隐层权值的调整 式中 由于误差函数与隐层输入不存在直接的函数关系,因此不能直接求得,所以 隐层的反

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