BP算法推导.doc
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预备知识：
一Sigmoid:
二BP推导
1.符号定义：
网络结构：
输入层有I个神经元，隐层有J个神经元，输出层有K个神经元，权值为W。
输入样本，隐层输出
实际输出
教学值，net为神经元的输出。
隐层：
输出层：
误差和函数：
权值调整：
2..输出层权值调整：
neth
neth
nety
。
。
。
neth
表示第j个神经元到第k个神经元之间的权值
误差求导：
3.隐层权值调整：
x
x
neth
。
。
。
x
表示第i个神经元与第j个神经元之间的权值
误差求导：
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