基于反向传播的多层神经网络训练原理

原文地址请猛戳这里 该项目描述了采用反向传播算法的多层神经网络学习过程。为了说明这一过程, 使用两个输入层和一个输出层的三层神经网络, 如下图所示: 每个神经元由两个单元组成。第一单元添加权重系数和输入值的产出。第二单元实现非线性函数, 称为神经元激活函数。 e e 是加法器输出值, y=f(e) y = f ( e ) 是非线性元件的输出值。 y y 也是神经元的输出值。 为了学习神经网络, 我

>>阅读原文<<