每個神經元由兩個單元組成。第乙個單元是權重係數和輸入型號的乘積和。第二個單元是實現非線性功能，這種功能叫做神經元啟用。訊號
為了訓練神經網路，我們需要訓練資料集。訓練資料集是由輸入訊號（
訊號通過隱藏層傳播。訊號
訊號通過輸出層的傳播過程。
在接下來的演算法步驟中，把網路輸出訊號
直接計算內部神經元的誤差訊號是不可能的，因為這些神經元的輸出值是不知道的。多年來，訓練多層神經網路的方法不為人所知。只有在。只有在八十年代中期，反向傳播演算法才被制定出來。這個思想是把誤差訊號
權重係數
當每乙個神經元的誤差訊號被計算，每乙個神經元的權重係數可能被修改。在下面公式，
係數參考： references ryszard tadeusiewcz "sieci neuronowe", kraków 1992
譯者注：裡面有乙個誤差引數
多層神經網路與反向傳播演算法
本篇文章是 感知機詳解 圖1 多層前饋網路的決策區域 這裡顯示的網路是用來訓練識別10種出現在 h d 例如 had hid 間的母音。這個網 絡的輸入由兩個引數f1和f2組成，它們是通過對聲音的頻譜分析得到的。網路的10個輸出對應於10個可能的母音。這個網路的 是其中有最大值的輸出。右圖畫出了學到...
利用反向傳播訓練多層神經網路的原理
每個神經元都是由兩個部分組成。第乙個部分是權重係數與所有輸入訊號的乘積。ps.這裡的輸入訊號不僅僅是指輸入層，而是所有第 l?1 層對第l層來說都叫做輸入訊號 第二部是實現非線性函式的神經元啟用函式。訊號e表示加法輸出訊號 也就是權重係數和 而y f e 表示f作用在e上之後的輸出訊號。為了訓練神經...
神經網路及反向傳播演算法
神經元是構成神經網路的基本單元，模擬生物神經元的結構和特性，接受輸入訊號並且產生輸出。輸入訊號要進行加權和啟用函式，然後才輸出神經元的活性值。啟用函式用來增強網路的表示能力和學習能力，需要連續可求導 允許少數點不可導 的非線性函式。可導的啟用函式可以直接利用數值優化的方法來學習網路引數 反向傳播演算...