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然后，通过将存储在Accum中的值替换为在第一次计算中看到的公式中的Target -Output 值来计算内层增量： H ...

由于没有可测量的目标，因此计算隐藏层的增量将变得更加复杂。取而代之的是，每个隐藏神经元的误差幅度是根 ...

在代码中被视为

梯度下降的第一步是为每个神经元计算一个称为增量的值。增量反映了误差的大小-神经元的目标值与其实际输出 ...

输出是代表已激活神经元输出的数组变量，而Accum是该神经元加权输入的总和。特定公式的复杂性并不重要，除 ...

该函数的关键特征是无论输入如何，输出都将落在0到1之间。此功能在编码神经网络时非常方便，因为神经元的输 ...

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激活函数根据馈入该神经元的加权连接的总和来计算该神经元的输出。尽管有变化，但此草图使用了最常见的激活 ...

尽管代码不是绝对的初学者，但是如果您熟悉数组和循环的概念，则希望能够阅读本文随附的草图并遵循逻辑。这 ...

至此，我们已经为您提供了足够的基础，可以将示例网络的代码复制到您自己的计算机上，将其上传到Arduino， ...

这些参数的理想值根据训练数据的不同而有很大差异，实际上，没有简单的最佳选择方法。经验与反复试验相结合 ...

作为一个一般概念，HiddenNodes，LearningRate，Momentum和InitialWeightMax一起工作以优化网络以提高学习 ...

您可以在本节中配置一些其他项目进行实验。 HiddenNodes：隐藏神经元的数量。 LearningRate：调整 ...

要将网络修改为新的训练集，必须在Input和Target数组中输入适当的真值表值，并且还必须在配置部分中调整相 ...

配置部分包括两个数据数组Input和Target，它们共同构成训练集的真值表。就其价值而言，草图中设置的训练是 ...

该程序的结构使得通过简单地在草图开始时更改配置部分中的值就可以非常快速地组装网络和训练集。通过这种设 ...

通过在输入和输出之间添加一个层，网络可以解决XOR等问题。一些理论认为，在优化网络的其他条件的情况下， ...

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隐藏层在前馈网络中起着至关重要的作用。在早期的神经网络模型中，输入神经元直接连接到输出神经元，并且网 ...

在我们在此处构建的前馈网络中，神经元分为三层，分别称为输入层，隐藏层和输出层。一层中的所有神经元都连 ...

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