完善以下程序：function W = DeltaSGD(W, X, D) alpha = 0.9; N = 4; for k = 1:N x = X(k, :)'; d = D(k); % 填空 v = ? y = Sigmoid(v); % 填空 delta = ? dW = alpha*delta*x; % delta rule % dW(1) = alpha*delta*x(1); % 等价形式 % dW(2) = alpha*delta*x(2); % dW(3) = alpha*delta*x(3); W(1) = W(1) + dW(1); W(2) = W(2) + dW(2); W(3) = W(3) + dW(3); end end

function W = DeltaSGD(W, X, D)
alpha = 0.9;
N = 4;
for k = 1:N
x = X(k, :)';
d = D(k);
v = W'*x; % 计算输入和权重的乘积
y = Sigmoid(v);
delta = (d - y) * y * (1 - y); % 计算 delta
dW = alpha * delta * x; % 计算权重的更新量
W = W + dW; % 更新权重
end
end

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function W = DeltaSGD(W, X, D) alpha = 0.9; N = 4; for k = 1:N x = X(k, :)'; d = D(k); % 填空 v = ? y = Sigmoid(v); % 填空 delta = ? dW = alpha*delta*x; % delta rule % dW(1) = alpha*delta*x(1); % 等价形式 % dW(2) = alpha*delta*x(2); % dW(3) = alpha*delta*x(3); W(1) = W(1) + dW(1); W(2) = W(2) + dW(2); W(3) = W(3) + dW(3); end end

这段代码是一个使用 Delta Rule 和随机梯度下降（SGD）算法训练的三层神经网络模型的训练函数。其中，W表示网络的权值参数，X是输入数据，D是对应的期望输出。

代码中的for循环遍历了输入数据集中的每一个样本，每次循环都会计算出当前样本的输出y和误差delta，并且更新权值参数W。具体来说：

- x = X(k, :)'; 将第k个样本转换为列向量x。
- d = D(k); 获取第k个样本对应的期望输出d。
- v = ? 计算隐层神经元的净输入v，具体计算方式取决于网络的结构和激活函数。这里的代码没有给出具体的计算方式。
- y = Sigmoid(v); 将净输入v经过Sigmoid激活函数得到隐层神经元的输出y。
- delta = ? 计算当前样本的误差delta，具体计算方式也取决于网络的结构和激活函数。这里的代码也没有给出具体的计算方式。
- dW = alpha*delta*x; 计算当前样本对权值参数的调整量dW，其中alpha是学习率，x是输入向量，delta是误差值。
- W(1) = W(1) + dW(1); W(2) = W(2) + dW(2); W(3) = W(3) + dW(3); 根据计算得到的调整量dW，更新权值参数W。

这样，经过N次迭代后，权值参数W就可以被训练出来，从而可以对新的输入数据进行预测。

完善以下程序：function [W1, W2] = BackpropCE(W1, W2, X, D) % 交叉熵损失下标准BP算法(SGD) % 补充完整：注意delta 和 delta1如何变化？ % CE损失下标准BP算法 alpha = 0.9; N = 4; for k = 1:N x = X(k, :)'; % x = a column vector d = D(k); v1 = W1*x; y1 = Sigmoid(v1);

v = W2*y1;
y = Sigmoid(v);

% 计算输出层的delta
delta = -(d - y) .* y .* (1 - y);

% 计算隐藏层的delta
delta1 = y1 .* (1 - y1) .* (W2' * delta);

% 更新W2
W2 = W2 - alpha * delta * y1';

% 更新W1
W1 = W1 - alpha * delta1 * x';

end