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反向传播神经网络的多个输出
反向传播的原则是其实很容易理解，即使它背后的数学可以看起来相当令人望而却步。基本步骤如下：
初始化与小随机加权网络。
目前对网络的输入层的输入的模式。
饲料通过网络来计算其激活值的输入的模式。
采取所需的输出和激活值来计算的网络激活错误之间的区别。
饲喂以减少其激活错误对此输入模式的输出神经元的权重进行调整。
传播错误值返回到每个隐藏的神经元，是其在网络激活错误的贡献成正比。
喂养每个隐藏的神经元，以减少它们的贡献对此输入模式错误的权重进行调整。
对每个输入模式输入集合中重复步骤 2 到步骤 7。
重复步骤 8，直到网络接受过适当培训。
为了使这个新的网络通过它的步伐，我下载了经典的虹膜植物数据库从UCI 机器学习资料库。数据集包含三个类的五十实例，每个，其中每个类是指一种类型的鸢尾属植物。一类是线性可分从其他两个 ；后者不是从彼此线性可分的。若要使用此数据，为 csv 文件扩展名的文本文件保存该 web 页。用 Excel 打开并添加三个新列在右边，与0,0,1或0,1,0或1,0,0根据植物品种填补。删除物种名称列，并且您现在有一个文件，它可以喂进入您的网络。
- 2022-01-25 23:46:40下载
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感知器算法,通常用于模式识别中.使用DELPHI 7 编制.-perception algorithm, usually for pattern recognition. Using Delphi 7 establishment.
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一元线性回归曲线
y=ax+b,求解出a b 和相关系数r-Unary linear regression curve y = ax+ b, solving out of ab and the correlation coefficient r
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从多维来画波形图-To draw from the multi-dimensional wave
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自定义一些x,y坐标,可以模拟出一些光滑的曲线-x, y coordinates, and can simulate some smooth curve
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