优化这段话使其更学术:对于本应用,我们使用具有5个输入神经元、27个内部神经元和3个输出神经元的网络,内部层和输出层之间具有双向连接。 PSOM的训练包括设置内部神经元的参数,每个神经元接收27个校准点之一的空间坐标$k$,$k$的取值范围为$ k \in A$,其中
时间: 2023-05-19 22:06:29 浏览: 60
$A$是一个包含所有校准点的集合。我们使用反向传播算法来更新网络的权重和偏差,以最小化网络输出与实际输出之间的误差。最终训练得到的网络可以对输入进行分类或回归预测,具有较高的准确性和泛化能力。
优化后的版本:
针对本应用,我们采用了一个具有5个输入神经元、27个内部神经元和3个输出神经元的神经网络,内部层和输出层之间具有双向连接。我们使用PSOM算法进行训练,其中包括对内部神经元参数的设置,每个神经元接收27个校准点之一的空间坐标$k$,$k$的取值范围为$ k \in A$,其中$A$是包含所有校准点的集合。我们采用反向传播算法来更新网络的权重和偏差,以最小化网络输出与实际输出之间的误差。最终训练得到的网络具有较高的准确性和泛化能力,可用于输入分类或回归预测。
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