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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 隐层的反传误差信号为 由此可得，隐层权值的修正公式为； 或 （学习的目的是增长知识，提高能力，相信一分耕耘一分收获

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