w1(i) = w1(i)-sigma*(h1-0)*h1*(1-h1)*X(i); w2(i) = w2(i)-sigma*(h2-1)*h2*(1-h2)*X(i); w3(i) = w3(i)-sigma *(h3-0)*h3*(1-h3)*X(i); w4(i) = w4(i)-sigma *(h1-0)*h1*(1-h1)*Y(i); w5(i) = w5(i)-sigma *(h2-1)*h2*(1-h2)*Y(i); w6(i) = w6(i
时间: 2023-12-18 09:03:04 浏览: 17
)-sigma *(h3-0)*h3*(1-h3)*Y(i);
这段代码看起来是一个神经网络的反向传播算法中的权重更新步骤,其中w1-w6是权重矩阵,h1-h3是神经网络中的隐藏层节点的输出,X(i)和Y(i)是输入数据和对应的标签。sigma是学习率,用于控制权重的更新速度。具体来说,这段代码实现了一个3层神经网络的训练过程,其中隐藏层节点使用Sigmoid函数作为激活函数,输出层节点使用线性函数,损失函数为均方误差。