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分类: 电脑/网络 解析: neural 神经网络；〔神经网路〕 A unique function of memory and information processing necessary for a biological type of puter memory. It includes (a) random anization; (b) the distribution of memory traces through the entire system; (c) the simultaneous participation of any element in many memory traces; (d) no catastrophic failure; (e) implicit or response reinforcement memory; and (f) automatic response (no search and parison would be needed). 一种独特的存储和信息处理功能，是生物型计算机存储器所必须具备的，其中包括：(1)随机组织；(2)存储跟踪分布遍及整个系统；(3)许多存储跟踪中任何元素的同时加入；(4)不出现突然失效；(5)隐含或反应增强式存储；(6)自动反应(不需要搜索与比较)。
michelle850322
Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x).神经元的非线性作用函数.人工神经网络的学习算法-BP算法神经网络的学习是基于一组样本进行的,它包括输入和输出（这里用期望输出表示）,输入和输出有多少个分量就有多少个输入和输出神经元与之对应.最初神经网络的权值（Weight）和阈值（Threshold）是任意给定的,学习就是逐渐调整权值和阈值使得网络的实际输出和期望输出一致.我们假设样本有P个,输入层有N个神经元,隐含层有K个神经元,输出层有M个神经元.Xj为输入层神经元j的输入,Hj为隐含层神经元j的输出,Fj为输出层神经元j的实际输出,Rj为输出层神经元j的期望输出,前一层的输出即为后一层的输入.Whji是输入层神经元i与隐含层神经元j之间的连接权值,Thj是隐含神经元j的阈值,Woji是隐含层神经元i与输出层神经元j之间的连接权值,Toj是输出神经元j的阈值.神经元的非线性作用函数是Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x).
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