BP神经网络计算过程详解
1、输入层的每个节点,都要与的隐藏层每个节点做点对点的计算,计算的方法是加权求和+激活2、利用隐藏层计算出的每个值,再用相同的方法,和输出层进行计算。3、隐藏层用都是用Sigmoid作激活函数,而输出层用的是Purelin。这是因为Purelin可以保持之前任意范围的数值缩放,便于和样本值作比较,而Sigmoid的数值范围只能在0~1之间。4、起初输入层的数值通过网络计算分别传播到隐藏层,再以相同的方式传播到输出层,最终的输出值和样本值作比较,计算出误差,这个过程叫前向传播(ForwardPropagation)。误差信号反向传递过程
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