Backpropagation

时间 2021-07-10

标签函数神经网络算法繁體版

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本文介绍了以反向传播(backpropagation)算法为基础的多层神经网络,下面的例子是三层的神经网络,其中两个输入,一个输出. 每一个神经元(neuron)由两个单元(unit)构成.第一个单元增加了产出的权重(weights)系数和输入信号.第二个单元实现了非线性函数,我们称之为神经元**(neuron activation)函数.信号e是增加的输出信号,y=f(e)是非线性元素的输出信号

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