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

$A$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。