cascade-correlation算法的流程

Cascade-correlation算法是一种用于训练前馈神经网络的增量式学习算法，它的流程如下：

1. 初始化一个输入层和一个输出层的神经网络，其中输入层的神经元数目等于输入数据的维度，输出层的神经元数目等于输出数据的维度。

2. 将部分训练数据输入到网络中，得到输出结果。

3. 使用输出结果和实际标签计算误差，根据误差调整输出层的权重参数。

4. 将剩余的训练数据再次输入到网络中，重新计算误差并调整输出层的权重参数。

5. 在每次迭代中，将误差最小的隐藏层添加到网络中，同时调整新隐藏层和输出层之间的权重参数。

6. 重复以上步骤，直到达到预定的网络深度或者误差满足一定的条件为止。

7. 最后，对于新的输入数据，使用训练完成的网络进行预测。

总体而言，Cascade-correlation算法是一种增量式的学习算法，它可以不断地增加网络深度，以达到更好的泛化能力，同时在训练过程中可以不断地调整网络的结构和参数，以逐步优化网络性能。