BP神经网络的数学常识

输入数据X1-Xn。

输入层和隐层之间的权Wji

隐层的输入数据为：∑_iw_jix_i

隐层的输出数据为：y_j = f(∑_iw_jix_i)。其中f(x)=

隐层的输入数据为：∑_jw_kjy_j

隐层的输出数据为：y_k = f(∑_jw_kjy_j)。。其中f(x)=

对应到代码中的query部分。

训练神经网络时，首先查询神经网络，计算出误差。

误差矩阵根据上一次的权重比例，分割误差，采用梯度下降法，确定调整的权重数值，配合学习率。完成训练神经网络。

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