BP神经网络算法中各参数的推导过程

模型: 定义： 神经元的输出： y^kj=f(βj−θj)⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅1 均方误差为： Ek=12∑lj=1(y^kj−ykj)2.⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅2 隐层和输出层的激活函数为sigmoid函数，具有如下性质： f(x)=11+e−x f′(x)=[(1+e−x)−1]′=e−x(1+e−x)2=(1−f(x))⋅f(x) 更新公式：对任一参数v: v←v+Δv BP算法求解策略：梯度下

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