11 2014 档案

BP人工神经网络-反向传播法
摘要：0 网络计算结果 B(m)=f( ∑n( W(n,m)*X(n) )+ Θ(m) ) %中间层的输出 Y(k)=f( ∑m( V(m,k)*B(m) )+ ф(k) ) %输出层的输出1 计算误差值 E(k)=Y'(k)-Y(K) %Y'表示样本真实的输出值2 计算校正误差 dV(... 阅读全文

posted @ 2014-11-01 16:06 峰入云 阅读(1060) 评论(0) 推荐(0)

神经网络基本过程
摘要：1. 神经网络基本结构 神经网络：n个输入，m个中间层，k个输出层 X表示输入，W表示输入到中间层的权重，V表示中间层到输出的权重，Y是网络输出 Θ表示中间层的阈值，ф表示输出层的阈值。 F()为激励函数，计算神经元的输出 2 基本过程 1. 计算每个中间层的输出 B(m)=f( ∑n( W(n,m 阅读全文

posted @ 2014-11-01 15:39 峰入云 阅读(1092) 评论(0) 推荐(0)

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