神經網路 NN

神經網路有很多演算法，其中最著名的演算法應該是bp演算法。

1.bp演算法被使用中在多層向前神經網路上。

1.1 通過迭代性來處理訓練集中的例項。 

1.2 對比經過神經網路後輸入層**值與真實值之間

1.3 反方向來最小化誤差來更新每個連線的權重

1.4 終止條件：權重的更新低於某個閾值、**的錯誤率低於某個閾值、達到預設一定迴圈次數

2 .多層向前神經網路組成

輸入層、隱藏層、輸出層

3. 設計神經網路

3.1 使用神經網路訓練之前，必須確定神經網路的層數，以及每層單元的個數。

3.2 特徵向量在被傳入輸入層時通常被先標準化到0和1之間(為了加速學習過程)

3.3 沒有明確的規則來設計最好有多少個隱藏層

根據實驗測試和誤差，以及準確來實驗並改進。

4. 交叉驗證

神經元6輸出是0.474.

反向計算公式：

計算誤差和更新權重.

神經網路NN

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