神经网络BP算法案例 表3隐藏层与输出层每个单元的误差 单元 误差 60.474×(1-0.474)×(10474)=0.1311 50.525×(10.525)×(01311×(02)=0.0065 0.332×(1-0.332)×(0.1311×(0.3)=0.0087
单元j 误 差 6 0.474×(1-0.474)×(l-0.474)=0.1311 5 0.525×(l-0.525)×(0.1311×(-0.2))=-0.0065 4 0.332×(l-0.332)×(0.1311×(-0.3))=-0.0087 6 表3 隐藏层与输出层每个单元的误差 神经网络BP算法案例
神经网络BP算法案例 表4有向加权边的新权重、每个隐癜层与输出层单元的新偏置 46 0.3+0.9×0.1311×0.332=0.261 0.2+0.9×0.1311×0.525=0.138 14 0.2+0.9×(-0.00087)×1=0.192 0.3+09×(-0.0065)×1=0.306 24 0.4+0.9×(-0.0087)×0=0.4 0.1+0.9×(-0.0065)×0=0.1 0.5+0.9×(0.0087)×1=0.508 0.2+0.9×(-0.0065)×1=0.194 0.1+0.9×0.1311=0.218 0.2+0.9×(0.0065)=0.194 0.4+0.9×(-0.0087)=0.408
W46 -0.3+0.9×0.1311×0.332=-0.261 W56 -0.2+0.9×0.1311×0.525=-0.138 W14 0.2+0.9×(-0.00087)×1=0.192 W15 -0.3+0.9×(-0.0065)×1=-0.306 W24 0.4+0.9×(-0.0087)×0=0.4 W25 0.1+0.9×(-0.0065)×0=0.1 W34 -0.5+0.9×(-0.0087)×1=-0.508 W35 0.2+0.9×(-0.0065)×1=0.194 6 0.1+0.9×0.1311=0.218 5 0.2+0.9×(-0.0065)=0.194 4 -0.4+0.9×(-0.0087)=-0.408 7 表4 有向加权边的新权重、每个隐藏层与输出层单元的新偏置 神经网络BP算法案例