最大训练次数
!"#$ 网络的学习效率
!"#$ 网络的阀值调整效率
#%%"%& 网络训练中的允许误差
!!'%!( 网络要求精度
)*+,*+,--.../.-..+.0&/.-...+/.
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-..&.0/.-...012/.-..&.&1/.
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-..+.&12/.-...01/.-..&.0/.
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-..+.0311/.-...23/.-..+.+1/.
-...0/.-...0+/.-..+.1+/.
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-...12/.-..&.1&/.-...1/.
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)4*+,*,*,.4*+,*,*,.)*+,*,.)*+,*,
)*+,*,.*+,*,.*+,*,.5 单个样本的误差
) 全体样本均方差
.
67.8 计算网络隐含层和输出层的输出
67.8 计算网络的反向传播误差
647.8 计算网络权值的调整量
6)7.8 计算网络阀值的调整量
647.8 调整网络权值
6)7.8 调整网络阀值
647.8 清除网络权值变化量 4
6)7.8 清除网络阀值变化量 )
64768 初始化 99 网络权值 :
6)768 初始化 99 网络阀值
65768 计算 99 网络单个样本误差
6768 计算 99 网络全体样本误差
699768 训练 99 网络
;计算 99 网络隐含层和输出层的输出 ;
67.8
-
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