死所有，
我正在尝试实现一个使用反向传播的神经网络。到目前为止，我已经到了每个神经元从前一层的所有神经元接收加权输入的阶段，根据它们的总和计算 sigmoid 函数并将其分布到下一层。最后，整个网络产生一个结果 O。A 然后将误差计算为 E = 1/2(DO)^2，其中 D 是期望值。在这一点上，让网络上的所有神经元都有各自的输出和网络的整体误差，我如何反向传播它来调整权重？
干杯:)
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我强烈建议看看这个网站，这是我过去使用的：
http://www.codeproject.com/Articles/14342/Designing-And-Implementing-A-Neural-Network-Librar
于 2013-07-22T02:21:27.367 回答
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您必须在训练模式下应用反向传播算法的下一步，增量规则，它会告诉您下一步应用到权重的变化量
http://en.wikipedia.org/wiki/Delta_rule
http://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation
希望这可以帮助
于 2013-07-21T13:27:09.210 回答