1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中，參數(shù)的設(shè)置或者調(diào)整，有什么方法可以采用

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)（例如2輸入3隱節(jié)點1輸出）建好后，一般就要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的權(quán)值和閾值。現(xiàn)在一般求解權(quán)值和閾值，都是采用梯度下降之類的搜索算法（梯度下降法、牛頓法、列文伯格-馬跨特法、狗腿法等等），這些算法會先初始化一個解，在這個解的基礎(chǔ)上，確定一個搜索方向和一個移動步長（各種法算確定方向和步長的方法不同，也就使各種算法適用于解決不同的問題），使初始解根據(jù)這個方向和步長移動后，能使目標(biāo)函數(shù)的輸出（在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中就是預(yù)測誤差）下降。 然后將它更新為新的解，再繼續(xù)尋找下一步的移動方向的步長，這樣不斷的迭代下去，目標(biāo)函數(shù)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的預(yù)測誤差）也不斷下降，最終就能找到一個解，使得目標(biāo)函數(shù)（預(yù)測誤差）比較小。
而在尋解過程中，步長太大，就會搜索得不仔細，可能跨過了優(yōu)秀的解，而步長太小，又會使尋解過程進行得太慢。因此，步長設(shè)置適當(dāng)非常重要。
學(xué)習(xí)率對原步長（在梯度下降法中就是梯度的長度）作調(diào)整，如果學(xué)習(xí)率lr = 0.1,那么梯度下降法中每次調(diào)整的步長就是0.1*梯度，
而在matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱里的lr,代表的是初始學(xué)習(xí)率。因為matlab工具箱為了在尋解不同階段更智能的選擇合適的步長，使用的是可變學(xué)習(xí)率，它會根據(jù)上一次解的調(diào)整對目標(biāo)函數(shù)帶來的效果來對學(xué)習(xí)率作調(diào)整，再根據(jù)學(xué)習(xí)率決定步長。
機制如下：
if newE2/E2 > maxE_inc %若果誤差上升大于閾值
lr = lr * lr_dec; %則降低學(xué)習(xí)率
else
if newE2 < E2 %若果誤差減少
lr = lr * lr_inc;%則增加學(xué)習(xí)率
end
詳細的可以看《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之家》nnetinfo里的《[重要]寫自己的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(traingd)》一文，里面是matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱梯度下降法的簡化代碼
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祝學(xué)習(xí)愉快

谷歌人工智能寫作項目：小發(fā)貓

2、matlab支持向量機預(yù)測數(shù)據(jù)怎么減小相對誤差

采用網(wǎng)格搜索法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法怎么減少誤差。基于長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的支持向量機的預(yù)測方法，為了保證支持向量機預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性減小相對誤差，選用網(wǎng)格搜索法對支持向量機參數(shù)進行優(yōu)化處理。為了減小在預(yù)測算法中，由于誤差的傳遞導(dǎo)致最終預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果產(chǎn)生較大偏離，在預(yù)測運算過程中對采用長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測，對預(yù)測結(jié)果進行組合。

3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價法

人工神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，而人工智能的一個重要組成部分又是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬生物神經(jīng)元系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，接受信息主要是通過神經(jīng)元來進行的。首先，人工神經(jīng)元利用連接強度將產(chǎn)生的信號擴大；然后，接收到所有與之相連的神經(jīng)元輸出的加權(quán)累積；最后，將神經(jīng)元與加權(quán)總和一一比較，當(dāng)比閾值大時，則激活人工神經(jīng)元，信號被輸送至與它連接的上一層的神經(jīng)元，反之則不行。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個重要模型就是反向傳播模型(Back-Propagation Model)(簡稱BP模型)。對于一個擁有n個輸入節(jié)點、m個輸出節(jié)點的反向傳播網(wǎng)絡(luò)，可將輸入到輸出的關(guān)系看作n維空間到m維空間的映射。由于網(wǎng)絡(luò)中含有大量非線性節(jié)點，所以可具有高度非線性。

(一)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價法的步驟

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對復(fù)墾潛力進行評價的目的就是對某個指標(biāo)的輸入產(chǎn)生一個預(yù)期的評價結(jié)果，在此過程中需要對網(wǎng)絡(luò)的連接弧權(quán)值進行不斷的調(diào)整。

(1)初始化所有連接弧的權(quán)值。為了保證網(wǎng)絡(luò)不會出現(xiàn)飽和及反常的情況，一般將其設(shè)置為較小的隨機數(shù)。

(2)在網(wǎng)絡(luò)中輸入一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并對網(wǎng)絡(luò)的輸出值進行計算。

(3)對期望值與輸出值之間的偏差進行計算，再從輸出層逆向計算到第一隱含層，調(diào)整各條弧的權(quán)值，使其往減少該偏差的方向發(fā)展。

(4)重復(fù)以上幾個步驟，對訓(xùn)練集中的各組訓(xùn)練數(shù)據(jù)反復(fù)計算，直至二者的偏差達到能夠被認可的程度為止。

(二)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

(1)確定輸入層個數(shù)。根據(jù)評價對象的實際情況，輸入層的個數(shù)就是所選擇的評價指標(biāo)數(shù)。

(2)確定隱含層數(shù)。通常最為理想的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只具有一個隱含層，輸入的信號能夠被隱含節(jié)點分離，然后組合成新的向量，其運算快速，可讓復(fù)雜的事物簡單化，減少不必要的麻煩。

(3)確定隱含層節(jié)點數(shù)。按照經(jīng)驗公式：

災(zāi)害損毀土地復(fù)墾

式中：j——隱含層的個數(shù)；

n——輸入層的個數(shù)；

m——輸出層的個數(shù)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖5-2。

圖5-2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖(據(jù)周麗暉，2004)

(三)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算

輸入被評價對象的指標(biāo)信息(X1，X2，X3，…，Xn)，計算實際輸出值Yj。

災(zāi)害損毀土地復(fù)墾

比較已知輸出與計算輸出，修改K層節(jié)點的權(quán)值和閾值。

災(zāi)害損毀土地復(fù)墾

式中：wij——K-1層結(jié)點j的連接權(quán)值和閾值；

η——系數(shù)(0＜η＜1)；

Xi——結(jié)點i的輸出。

輸出結(jié)果：

Cj＝yj(1-yj)(dj-yj) (5-21)

式中：yj——結(jié)點j的實際輸出值；

dj——結(jié)點j的期望輸出值。因為無法對隱含結(jié)點的輸出進行比較，可推算出：

災(zāi)害損毀土地復(fù)墾

式中：Xj——結(jié)點j的實際輸出值。

它是一個輪番代替的過程，每次的迭代都將W值調(diào)整，這樣經(jīng)過反復(fù)更替，直到計算輸出值與期望輸出值的偏差在允許值范圍內(nèi)才能停止。

利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對復(fù)墾潛力進行評價，實際上就是將土地復(fù)墾影響評價因子與復(fù)墾潛力之間的映射關(guān)系建立起來。只要選擇的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)合適，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)的逼近性，就能無限接近上述映射關(guān)系，所以采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進行災(zāi)毀土地復(fù)墾潛力評價是適宜的。

(四)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)缺點

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與其他方法相比具有如下優(yōu)點：

(1)它是利用最優(yōu)訓(xùn)練原則進行重復(fù)計算，不停地調(diào)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，直至得到一個相對穩(wěn)定的結(jié)果。所以，采取此方法進行復(fù)墾潛力評價可以消除很多人為主觀因素，保證了復(fù)墾潛力評價結(jié)果的真實性和客觀性。

(2)得到的評價結(jié)果誤差相對較小，通過反復(fù)迭代減少系統(tǒng)誤差，可滿足任何精度要求。

(3)動態(tài)性好，通過增加參比樣本的數(shù)量和隨著時間不斷推移，能夠?qū)崿F(xiàn)動態(tài)追蹤比較和更深層次的學(xué)習(xí)。

(4)它以非線性函數(shù)為基礎(chǔ)，與復(fù)雜的非線性動態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)更貼近，能夠更加真實、更為準(zhǔn)確地反映出災(zāi)毀土地復(fù)墾潛力，比傳統(tǒng)評價方法更適用。

但是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在一定的不足：

(1)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是采取最優(yōu)化算法，通過迭代計算對連接各神經(jīng)元之間的權(quán)值不斷地調(diào)整，直到達到全局最優(yōu)化。但誤差曲面相當(dāng)復(fù)雜，在計算過程中一不小心就會使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最小點。

(2)誤差通過輸出層逆向傳播，隱含層越多，逆向傳播偏差在接近輸入層時就越不準(zhǔn)確，評價效率在一定程度上也受到影響，收斂速度不及時的情況就容易出現(xiàn)，從而造成個別區(qū)域的復(fù)墾潛力評價結(jié)果出現(xiàn)偏離。

4、MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP，誤差超大，怎樣調(diào)試是誤差更接近目標(biāo)值？主要調(diào)試哪些參數(shù)？謝謝。。。

被推薦的答案倒是沒說錯，基本上和沒說一樣…… 就好比問怎么安排時間，回答一個“合理安排時間”……
誤差大，第一步需要嘗試的是做歸一化處理。有線性歸一化，有對數(shù)函數(shù)歸一化等等，這個你可以去網(wǎng)上搜索數(shù)據(jù)歸一化方法，有相關(guān)的代碼，應(yīng)該。
第二部需要做出的改動是隱層節(jié)點數(shù)量，如果節(jié)點數(shù)量太多，那么結(jié)果的隨機性就會很大，如果太少，那么復(fù)雜數(shù)據(jù)的規(guī)律計算不出來。多少層節(jié)點最合適，這個目前除了一個一個試沒有更好的辦法。但是你會發(fā)現(xiàn)每一個相同的結(jié)構(gòu)計算出的結(jié)果卻不盡相同，這個時候就需要考慮后續(xù)的問題。
第三步嘗試，變換transfer function。麻煩你查查字典，因為我不是用中文學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我姑且翻譯成傳輸函數(shù)。傳輸函數(shù)在matlab中內(nèi)建了3中 pureline logsig tansig。分別有不同的應(yīng)用范圍。因為沒看到你的數(shù)據(jù)，我也不清楚具體應(yīng)該推薦你用哪一種。不過你可以去網(wǎng)上搜索一下三種傳輸函數(shù)的特點。
一般情況下，前三步已經(jīng)可以解決問題了。
如果不行，那么你需要嘗試的就是比較高級的內(nèi)容了。嘗試一下，不行再追問。

5、自己用matlab實現(xiàn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，無法得到預(yù)期的效果，主要是誤差太大 5

lr=0.05; %lr為學(xué)習(xí)速率；
err_goal=0.1; %err_goal為期望誤差最小值
max_epoch=15000; %max_epoch為訓(xùn)練的最大次數(shù)；
a=0.9; %a為慣性系數(shù)
Oi=0;
Ok=0; %置隱含層和輸出層各神經(jīng)元輸出初值為0
這些初始參數(shù)是誰提供給你?
調(diào)整一下這些參數(shù)看看.

6、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本增加很多，但是隱含層節(jié)點數(shù)還是不變會不會欠擬合，或者過擬合？求大神告知！

學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這段時間，有一個疑問，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練的次數(shù)指的網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)，如果有a個樣本,每個樣本訓(xùn)練次數(shù)n，則網(wǎng)絡(luò)一共迭代an次，在n>>a 情況下 ， 網(wǎng)絡(luò)在不停的調(diào)整權(quán)值，減小誤差，跟樣本數(shù)似乎關(guān)系不大。而且，a大了的話訓(xùn)練時間必然會變長。?
換一種說法，將你的數(shù)據(jù)集看成一個固定值， 那么樣本集與測試集 也可以按照某種規(guī)格確定下來如7：3 所以如何看待 樣本集的多少與訓(xùn)練結(jié)果呢？ 或者說怎么使你的網(wǎng)絡(luò)更加穩(wěn)定，更加符合你的所需 。
我嘗試從之前的一個例子中看下區(qū)別
如何用70行Java代碼實現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
作者其實是實現(xiàn)了一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ，不多說，看最后的例子
一個運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例子?
最后我們找個簡單例子來看看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神奇的效果。為了方便觀察數(shù)據(jù)分布，我們選用一個二維坐標(biāo)的數(shù)據(jù)，下面共有4個數(shù)據(jù)，方塊代表數(shù)據(jù)的類型為1，三角代表數(shù)據(jù)的類型為0，可以看到屬于方塊類型的數(shù)據(jù)有（1，2）和（2，1），屬于三角類型的數(shù)據(jù)有（1，1），（2，2），現(xiàn)在問題是需要在平面上將4個數(shù)據(jù)分成1和0兩類，并以此來預(yù)測新的數(shù)據(jù)的類型。

圖片描述
我們可以運用邏輯回歸算法來解決上面的分類問題，但是邏輯回歸得到一個線性的直線做為分界線，可以看到上面的紅線無論怎么擺放，總是有一個樣本被錯誤地劃分到不同類型中，所以對于上面的數(shù)據(jù)，僅僅一條直線不能很正確地劃分他們的分類，如果我們運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，可以得到下圖的分類效果，相當(dāng)于多條直線求并集來劃分空間，這樣準(zhǔn)確性更高。?

圖片描述
簡單粗暴，用作者的代碼運行后 訓(xùn)練5000次 。根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果來預(yù)測一條新數(shù)據(jù)的分類（3,1）

預(yù)測值 （3,1）的結(jié)果跟（1,2）（2,1）屬于一類 屬于正方形
這時如果我們?nèi)サ?2個樣本，則樣本輸入變成如下
//設(shè)置樣本數(shù)據(jù)，對應(yīng)上面的4個二維坐標(biāo)數(shù)據(jù) double[][] data = new double[][]{{1,2},{2,2}}; //設(shè)置目標(biāo)數(shù)據(jù)，對應(yīng)4個坐標(biāo)數(shù)據(jù)的分類 double[][] target = new double[][]{{1,0},{0,1}};
1
2
3

7、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差如何提高

你好，誤差大，第一步需要嘗試的是做歸一化處理。有線性歸一化，有對數(shù)函數(shù)歸一化等等，這個你可以去網(wǎng)上搜索數(shù)據(jù)歸一化方法，有相關(guān)的代碼，應(yīng)該。
第二部需要做出的改動是隱層節(jié)點數(shù)量，如果節(jié)點數(shù)量太多，那么結(jié)果的隨機性就會很大，如果太少，那么復(fù)雜數(shù)據(jù)的規(guī)律計算不出來。多少層節(jié)點最合適，這個目前除了一個一個試沒有更好的辦法。但是你會發(fā)現(xiàn)每一個相同的結(jié)構(gòu)計算出的結(jié)果卻不盡相同，這個時候就需要考慮后續(xù)的問題。
第三步嘗試，變換transfer function。麻煩你查查字典，因為我不是用中文學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我姑且翻譯成傳輸函數(shù)。傳輸函數(shù)在matlab中內(nèi)建了3中 pureline logsig tansig。分別有不同的應(yīng)用范圍。因為沒看到你的數(shù)據(jù)，我也不清楚具體應(yīng)該推薦你用哪一種。不過你可以去網(wǎng)上搜索一下三種傳輸函數(shù)的特點。
如果有用請給“采納”謝謝。

8、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫數(shù)字識別，總誤差一直降不下來

上圖是解決問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它是一個三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對于這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們要解決問題，必須要有訓(xùn)練集來訓(xùn)練它。
我們所用到的訓(xùn)練集：大量28x28像素的圖片（這些圖片通過掃描一些手寫數(shù)字得到），這些輸入的像素是灰度級的，0.0代表白色，1.0代表黑色，介于兩者之間為灰色。
由訓(xùn)練集可知，我們的input layer應(yīng)該有28x28=784個neurons，上圖簡略了一些。
第二層是hidden layer，我們設(shè)置它的neurons有n個，上圖中n=15
第三層是output layer，它有10個neurons（因為數(shù)字無非就是0~9），并且我們假定，如果第一個neuron被激活，ouput=1，那么就說是被到的數(shù)字為0，以此類推。（這個時候大家可能會問，要是多個neurons被激活呢？原文中說要取最大值的那個，但是如果有兩個最大值，或者有兩個以上最大值呢？）

9、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以解決的問題有哪些

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANN）系統(tǒng)是 20 世紀 40 年代后出現(xiàn)的。它是由眾多的神經(jīng)元可調(diào)的連接權(quán)值連接而成，具有大規(guī)模并行處理、分布式信 息存儲、良好的自組織自學(xué)習(xí)能力等特點。BP（Back Propagation）算法又稱為誤差 反向傳播算法，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在理 論上可以逼近任意函數(shù)，基本的結(jié)構(gòu)由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。而且網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的處理單元數(shù)及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)系數(shù)等參數(shù)可根據(jù)具體情況設(shè)定，靈活性很大，在優(yōu)化、信號處理與模式識別、智能控制、故障診斷等許 多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。
工作原理
人工神經(jīng)元的研究起源于腦神經(jīng)元學(xué)說。19世紀末，在生物、生理學(xué)領(lǐng)域，Waldeger等人創(chuàng)建了神經(jīng)元學(xué)說。人們認識到復(fù)雜的神經(jīng)系統(tǒng)是由數(shù)目繁多的神經(jīng)元組合而成。大腦皮層包括有100億個以上的神經(jīng)元，每立方毫米約有數(shù)萬個，它們互相聯(lián)結(jié)形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過感覺器官和神經(jīng)接受來自身體內(nèi)外的各種信息，傳遞至中樞神經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)，經(jīng)過對信息的分析和綜合，再通過運動神經(jīng)發(fā)出控制信息，以此來實現(xiàn)機體與內(nèi)外環(huán)境的聯(lián)系，協(xié)調(diào)全身的各種機能活動。
神經(jīng)元也和其他類型的細胞一樣，包括有細胞膜、細胞質(zhì)和細胞核。但是神經(jīng)細胞的形態(tài)比較特殊，具有許多突起，因此又分為細胞體、軸突和樹突三部分。細胞體內(nèi)有細胞核，突起的作用是傳遞信息。樹突是作為引入輸入信號的突起，而軸突是作為輸出端的突起，它只有一個。
樹突是細胞體的延伸部分，它由細胞體發(fā)出后逐漸變細，全長各部位都可與其他神經(jīng)元的軸突末梢相互聯(lián)系，形成所謂“突觸”。在突觸處兩神經(jīng)元并未連通，它只是發(fā)生信息傳遞功能的結(jié)合部，聯(lián)系界面之間間隙約為（15～50)×10米。突觸可分為興奮性與抑制性兩種類型，它相應(yīng)于神經(jīng)元之間耦合的極性。每個神經(jīng)元的突觸數(shù)目正常，最高可達10個。各神經(jīng)元之間的連接強度和極性有所不同，并且都可調(diào)整、基于這一特性，人腦具有存儲信息的功能。利用大量神經(jīng)元相互聯(lián)接組成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可顯示出人的大腦的某些特征。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的簡單基本元件——神經(jīng)元相互聯(lián)接而成的自適應(yīng)非線性動態(tài)系統(tǒng)。每個神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能比較簡單，但大量神經(jīng)元組合產(chǎn)生的系統(tǒng)行為卻非常復(fù)雜。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反映了人腦功能的若干基本特性，但并非生物系統(tǒng)的逼真描述，只是某種模仿、簡化和抽象。
與數(shù)字計算機比較，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)成原理和功能特點等方面更加接近人腦，它不是按給定的程序一步一步地執(zhí)行運算，而是能夠自身適應(yīng)環(huán)境、總結(jié)規(guī)律、完成某種運算、識別或過程控制。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先要以一定的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則進行學(xué)習(xí)，然后才能工作。現(xiàn)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于寫“A”、“B”兩個字母的識別為例進行說明，規(guī)定當(dāng)“A”輸入網(wǎng)絡(luò)時，應(yīng)該輸出“1”，而當(dāng)輸入為“B”時，輸出為“0”。
所以網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的準(zhǔn)則應(yīng)該是：如果網(wǎng)絡(luò)作出錯誤的的判決，則通過網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，應(yīng)使得網(wǎng)絡(luò)減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值賦予(0，1)區(qū)間內(nèi)的隨機值，將“A”所對應(yīng)的圖象模式輸入給網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)將輸入模式加權(quán)求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出。在此情況下，網(wǎng)絡(luò)輸出為“1”和“0”的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為“1”(結(jié)果正確)，則使連接權(quán)值增大，以便使網(wǎng)絡(luò)再次遇到“A”模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。

總結(jié)

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