神经网络权值更新公式w=αw+△w

神经网络权值更新公式w=αw △w是指在神经网络训练过程中，通过调整权值w来使神经网络的输出更加接近期望的输出。其中，w代表原有的权重，α代表学习率，△w代表权重的变化量。

权值更新公式中的α是一个在训练过程中固定的参数，用于控制权值的更新步长。较小的α会导致权值更新速度较慢，但是更加稳定；而较大的α可能导致权值更新过快，使得神经网络不够稳定。

△w则代表了训练过程中需要调整的权重的变化量。神经网络训练的目的是通过不断地调整权重来减小神经网络的输出与期望输出之间的误差，使得神经网络能够更好地拟合训练数据。

综合来看，权值更新公式w=αw △w是神经网络在训练过程中进行权值更新的关键公式。通过不断地调整α和△w，神经网络可以得到更好的权值，从而提高网络的性能和准确性。