BP算法
BP算法详解范文
BP算法详解范文BP（Back Propagation）算法，即反向传播算法，是一种用于训练人工神经网络的常用算法。
它通过将误差信息从输出层向输入层逐层反向传播，并利用梯度下降法来调整网络的权值和阈值，从而实现网络的优化。
BP算法的核心思想是将网络的误差从输出层向输入层进行传播和修正。
具体来说，算法首先进行前向传播，将输入数据从输入层经过隐含层传递到输出层，得到网络的输出，并计算出输出层的误差。
然后，算法通过反向传播，将输出层的误差按照一定比例分配给前一层的神经元，并利用梯度下降法来调整权值和阈值。
BP算法的训练过程可以分为以下几个步骤：1.初始化权值和阈值：根据网络的结构，随机初始化权值和阈值。
2.前向传播：将输入数据从输入层开始，依次经过每一层的神经元，直到输出层，得到网络的输出值。
3.计算误差：根据预测输出与实际输出之间的差异，计算输出层的误差。
4.反向传播：将输出层的误差按照一定比例分配给前一层的神经元，并将误差从输出层向输入层传播。
5.权值和阈值调整：根据传播得到的误差信息，利用梯度下降法来调整权值和阈值，使得网络的输出与实际输出更加接近。
6.重复迭代：重复以上步骤，直到网络的输出达到预定的精度或达到最大迭代次数。
BP算法的关键在于反向传播过程中的误差分配和权值调整。
在反向传播过程中，误差会通过每一层的连接权重进行传播，以更新每一层的权值和阈值。
具体来说，通过计算每个神经元的误差项，可以得到该神经元对于总误差的贡献，从而按照比例将误差分配给前一层的神经元。
最后，根据误差项和学习率，可以通过梯度下降法来调整权值和阈值，进而减小网络的误差。
BP算法的主要优点是可以训练多层前馈神经网络，能够逼近任意函数，具有较强的拟合能力。
同时，BP算法的计算过程可以通过并行计算来加速，提高训练效率。
然而，BP算法也存在一些问题，比如容易陷入局部最优解、训练速度慢以及需要大量的训练样本等。
总之，BP算法是一种常用的训练人工神经网络的算法，通过反向传播和梯度下降法来调整网络的权值和阈值，使得网络的输出与实际输出更加接近。
BP算法
基本介绍含有隐层的多层前馈网络能大大提高神经网络的分类能力，但长期以来没有提出解决权值调整问题的游戏算法。
1986年Rumelhart （鲁梅尔哈特）和McCelland （麦克勒兰德）等人提出并行分布处理（PDP ）的理论，同时提出了多层网络的误差反向传播学习算法，简称BP 算法。
这种算法根据学习的误差大小，把学习的结果反馈到中间层次的隐单元，改变它的权系数矩阵，从而达到预期的学习目的，解决了多层网络的学习问题。
BP 算法从实践上证明神经网络的运算能力很强，可以完成许多学习任务，解决许多具体问题。
BP 网络是迄今为止最常用、最普通的网络。
BP 算法也称误差反向传播（Error Back Propagation, BP ）算法。
BP 算法实质是求均方误差函数的最小值问题，这种算法采用非线性规划中的最速下降法，按误差函数的负梯度方向修改权系数。
网络结构o 1 … o k … o lW 1○ W k ○ W l ○y 1○ y 2○ … ○ y j … ○y mV 1 V m○ ○ ○ ○ ○x 1 x 2 … x i … x n-1 x nBP 网络结构模型的数学表达式输入向量： T n i x x x x X ),...,,...,,(21=隐层输出向量： T m j y y y y Y ),...,,...,,(21=输出层输出向量： T l k o o o o O ),...,,...,,(21=期望输出向量：T l k d d d d d ),...,,...,,(21=输入层到隐层之间的权值矩阵：),...,,...,,(21m J V V V V V =隐层到输出层之间的权值矩阵：),...,,...,,(21l k W W W W W =算法基本思想核心思想：将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号。
学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
BP算法
BP算法BP算法可以描述如下（分两步）：（1）工作信号的正向传播：输入信号从输入层经隐层，传向输出层，在输出端产生输出信号，这是工作信号的正向传播。
在信号的正向传播过程中权值和阈值是固定不变的，每一层神经元的状态只能影响下一层神经元的状态。
如果在输出层不能得到期望的输出，则转入误差信号的反向传播。
（2）误差信号的反向传播：网络的期望输出与实际输出即为误差信号，误差信号由输出端开始逐层向前传播，这是误差信号的反向传播。
在误差信号的反向传播过程中，网络的权值和阈值由误差反馈进行调节，通过不断修改权值和阈值使网络的输出更接近期望输出。
下面以含有两个隐层的BP网络为例，推导BP算法。
设输入层为M个输入信号，任一输入信号用m表示。
第1隐层为I，表示有I个神经元，任一神经元用i表示。
第2隐层为J，表示有J 个神经元，任一神经元用j 表示。
输出层为P ，表示有P 个神经元，任一神经元用p 表示。
约定：神经元的输入用u 表示，输出用v 表示，u 和v 的上标表示层，下标表示某个神经元。
如I i u 表示第I 层（第1隐层）的第i 个神经元的输入。
Ii θ表示第I 层（第1隐层）第i 个神经元的阈值。
IMim w 表示第M 层（前一层）的第m 个输出（?神经元）到第I 层的第i 个神经元的权值。
所有神经元的激励函数均用logsig 函数。
设训练样本集为12{,,...,}N X X X X =，对应任一训练样本:12[,,...,],(1,2,...,)T k k k kM X X X X k N ==的实际输出为：12[,,...,]T k k k kP Y y y y =，期望输出为12[,,...,]T k k k kP d d d d =。
设n 为迭代次数，权值、阈值和实际输出是n 的函数。
网络输入训练样本X k ，由工作信号的正向传播过程可得：1122...I IM IM IM I i i k i k iM kM i u w x w x w x θ=++++ ()I I i i v f u =1MIMIimkm i m w x θ==+∑1()MIMI im km i m f w x θ==+∑1122...J JI I JI I JI I Jj j j jI I ju w v w v w v θ=++++()J Jj j v f u =1IJI IJji ij i w v θ==+∑1()IJI I Jji i j i f w v θ==+∑1122...P PJ J PJ J PJ J P p p p pJ J p u w v w v w v θ=++++ ()P Pkp p p y v f u ==1JPJJ P pjjpj w v θ==+∑1()JPJ J Ppj j p j f w v θ==+∑输出层第p 个神经元的误差信号为()()()kp kp kp e n d n y n =-，定义神经元p 的误差为21()2kp e n ，则输出层所有神经元的误差为222212111()(()()...())()22P k k kP kp p E n e n e n e n e n ==+++=∑。
BP算法
成像场景网格划分
以条带SAR为例，网格划分示意图如下：
方 位 向 测绘带宽度 网格点
距离向
将成像区域场景划分为网格状，获得网格点坐标值。 网格大小选取原则：与距离向和方位向分辨率相当或略小
获取网格点回波数据
基本思路：
根据雷达与网格点距离获得相对于参考点的时延长度，在时域回波数据中找到 对应回波数据。 难点：雷达与网格点距离所对应的回波数据与实际回波采样点的数据几乎不会 重合，无法直接从实际回波数据中获得其对应网格点的值。
从方位向起始点开始
计算当前方位向上，雷达与所有网格 点的距离并计算所有网格点相对于最 近距离参考点的延迟时间t 利用每一网格点的延迟时间t ，通 过插值计算所对应的回波值，与上 一方位向该网格点的回波值叠加
下一网格点
下一方位向
否
每个网格点是否全部遍历 是 所有方位向是否全部遍历 是 得到成像场景区域图像 否
m m m 1
m 0.5
通过插值方法获取网格点回波数据
sinc插值：插值精度高，插值精度随着插值核点数的增多而增高 sinc插值公式：
s( m m ) s( m i )sin c[( m m ) ( m i )]
i
例：8点sinc插值
m m
src ( ) A exp{ j 4 f 0 R ( ) / c}
式中，A表示幅度，f0为载频，R(η)为雷达与点目 标之间的距离，c为电磁波波速。 BP算法处理流程在此基础上执行。
BP算法主要步骤： 以条带SAR为例
以最近距离为参考点进行 距离向压缩后的回波数据
对成像场景划分网格 获得所有网格点坐标
方 位 向 测绘带宽度 方 位 向
采样点 雷达位置 R(t)
bp算法公式
bp算法公式
BP算法是一种常用的人工神经网络训练算法。
其全称为“反向传播算法”，其基本思想是利用链式求导法则，通过计算输出误差对每个权重的偏导数来更新网络中各层之间的连接权重，从而不断调整网络参数直到达到预定的训练目标。
BP算法的公式如下：
1. 前向传播
对于输入样本x，在神经网络中进行前向传播，计算出每个神经元的输出值，并将这些值作为输入传递到下一层神经元中，直至输出层。
2. 计算误差项
对于输出层每个神经元j，计算其误差项δj = yj - tj，其中yj为神经元j的输出值，tj为样本对应的真实标签值。
3. 反向传播
从输出层开始，计算每个神经元的误差项，然后根据误差项计算每个权重的偏导数，最后根据偏导数调整权重。
对于隐藏层每个神经元h，其误差项δh可由以下公式计算：
δh = f"(netH) * Σ(δj * wjh)
其中f"为h的激活函数的导数，netH表示神经元h的净输入，wjh为从神经元h到神经元j的权重，Σ表示对输出层每个神经元j 求和。
对于连接h->j的权重wjh，其偏导数可以使用以下公式计算： E/wjh = δj * ah
其中ah为连接h->j的输入值。
4. 更新权重
根据计算出来的各个权重的偏导数，利用梯度下降法更新权重。
具体地，对于权重wjh，更新方式为：
wjh = wjh - η * E/wjh
其中η为学习率，即权重的调整步长。
bp算法原理
bp算法原理BP算法原理BP算法是神经网络中应用最广泛的一种学习算法，它的全称是“反向传播算法”，用于训练多层前馈神经网络。
BP算法基于误差反向传播原理，即先通过前向传播计算网络输出值，再通过反向传播来调整各个神经元的权重，使误差函数最小化。
BP算法的步骤如下：1. 初始化：随机初始化网络每个神经元的权重，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元的权重。
2. 前向传播：将训练样本输送到输入层，通过乘积和运算得到每个隐藏层神经元的输出，再通过激活函数得到隐藏层神经元的实际输出值。
然后，将隐藏层的输出值输送到输出层，按照同样的方法计算输出层神经元的输出值。
3. 反向传播：通过误差函数计算输出层神经元的误差值，然后反向传播计算隐藏层神经元的误差值。
4. 权值调整：按照梯度下降法，计算误差对每个神经元的权重的偏导数，根据偏导数的大小来调整各个神经元的权重，使误差逐渐减小。
5. 重复步骤2~4，直到误差小到一定程度或者训练次数达到预定值。
其中，误差函数可以选择MSE（Mean Squared Error）函数，也可以选择交叉熵函数等其他函数，不同的函数对应不同的优化目标。
BP算法原理的理解需要理解以下几个方面：1. 神经元的输入和输出：神经元的输入是由上一层神经元的输出和它们之间的权重乘积的和，加上神经元的偏置值（常数）。
神经元的输出是通过激活函数把输入值转化为输出值。
2. 前向传播和反向传播：前向传播是按照输入层到输出层的顺序计算神经元的输出值。
反向传播是一种误差反向传播的过程，它把误差从输出层往回传递，计算出每个神经元的误差，然后调整各个神经元的权重来使误差逐渐减小。
3. 梯度下降法：梯度下降法是一种优化算法，根据误差函数的梯度方向来寻找误差最小的点。
BP算法就是基于梯度下降法来优化误差函数的值，使神经网络的输出结果逼近实际值。
综上所述，BP算法是一种常用的神经网络学习算法，它利用前向传播和反向传播的过程来调整神经元的权重，不断优化误差函数的值，从而使神经网络的输出结果更加准确。
bp算法分类实例
bp算法分类实例一、BP算法基本原理BP算法，即反向传播算法（Back Propagation），是一种常用的人工神经网络训练算法。
它通过不断调整网络中各个连接权值，使得网络能够学习到输入与输出之间的映射关系。
BP算法基于梯度下降法的思想，通过计算误差的梯度来更新权值，从而逐步减小网络的预测误差。
BP算法的基本原理可以简述为以下几个步骤：1. 初始化网络的权值和阈值。
2. 输入样本，并通过前向传播计算网络的输出。
3. 计算输出误差，并根据误差计算每个权值需要调整的量。
4. 通过反向传播，将误差从输出层向输入层逐层传播，并根据误差梯度更新各层的权值和阈值。
5. 重复步骤2~4，直到网络的输出接近或达到预期输出。
6. 对于分类问题，可以使用交叉熵损失函数来计算误差，并使用softmax函数作为输出层的激活函数。
二、BP算法应用实例为了更好地理解BP算法的应用，我们以一个简单的手写数字识别问题为例进行说明。
假设我们有一组手写数字的图像数据集，每个图像都是28x28像素的灰度图像，且标注了对应的数字。
我们的目标是通过BP算法训练一个神经网络模型，使其能够自动识别输入图像中的数字。
我们需要将每个图像展开成一个向量，并将像素值归一化到0~1的范围内。
然后，我们构建一个多层感知机（MLP）神经网络，其中包含输入层、隐藏层和输出层。
输入层的节点数与图像的像素数相同，输出层的节点数与数字的类别数相同，隐藏层的节点数可以根据需要进行设置。
接下来，我们使用BP算法对神经网络进行训练。
训练过程中，我们将数据集分为训练集和验证集，用训练集进行权值的更新和调整，用验证集评估网络的性能。
我们通过计算交叉熵损失函数来度量网络的预测误差，并使用梯度下降法来更新权值和阈值。
训练完成后，我们可以使用测试集来评估网络的泛化能力。
将测试集中的图像输入到网络中，通过前向传播得到网络的输出，并与标注的数字进行比较，即可得到分类结果。
我们可以计算分类准确率来评估网络的性能。
BP算法及其优缺点
BP算法及其优缺点BP算法，即反向传播算法（Backpropagation algorithm），是一种在人工神经网络中被广泛应用的训练算法。
它通过将误差从网络的输出层反向传播到输入层，来调整网络中的连接权值，以达到学习和逼近目标函数的目的。
BP算法的步骤如下：1.初始化网络的连接权值2.将输入样本送入网络，通过前向传播计算得到输出结果3.计算输出层的误差，并将误差反向传播到隐藏层和输入层4.根据误差调整连接权值5.重复步骤2-4，直到达到停止条件（如误差小于一些阈值或达到最大迭代次数）BP算法的优点包括：1.强大的拟合能力：BP算法适用于解决非线性问题，能够学习和逼近各种复杂的函数关系。
2.广泛适用性：BP算法可以应用于多种不同的学习任务，包括分类、回归、聚类等。
3.支持并行计算：BP算法可以通过多个节点同时计算数据的梯度，从而加速训练过程。
然而，BP算法也存在一些缺点：1.容易陷入局部最优解：BP算法的目标是最小化误差函数，但是由于其基于梯度下降的策略，容易陷入局部最优解而无法收敛到全局最优解。
2.训练速度慢：BP算法通常需要大量的训练样本和迭代次数才能达到较好的学习效果，造成了训练速度较慢。
3.对初始权值敏感：BP算法的性能受到初始权值的影响，不同的初始权值可能导致不同的训练结果。
4.容易出现过拟合问题：BP算法在训练样本数量较少或网络结构过于复杂的情况下，容易出现过拟合现象。
针对这些缺点，研究者们提出了一些改进和优化的方法，如使用正则化技术来减小过拟合的风险、采用随机梯度下降来加速训练速度、引入动量项来增加学习的稳定性等。
综上所述，BP算法是一种经典的人工神经网络训练算法，具有强大的拟合能力和广泛的适用性。
但是它也存在一些缺点，如容易陷入局部最优解、训练速度慢、对初始权值敏感等。
在实际应用中，我们需要根据具体问题的特点和需求，综合考虑优缺点，在算法的改进和优化上进行进一步的研究和探索。
bp算法链式法则
BP算法链式法则1. 引言BP算法（Backpropagation algorithm）是一种常用的神经网络训练算法，用于调整神经网络中的权值，以使得网络输出与期望输出之间的误差最小化。
BP算法的核心思想是通过使用链式法则，将误差逐层反向传播，从而计算每个神经元的权值更新量。
在本文中，我们将详细介绍BP算法的链式法则，并解释其原理和应用。
我们将首先介绍BP算法的基本思想，然后详细讨论链式法则的推导过程，最后给出一个具体的示例来帮助理解。
2. BP算法的基本思想BP算法是一种监督学习算法，其目标是通过调整神经网络的权值，使得网络的输出尽可能接近期望输出。
BP算法的基本思想是通过反向传播误差信号，逐层调整权值。
BP算法的训练过程可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。
在前向传播阶段，输入样本经过网络的每一层计算，直到得到输出层的输出。
在反向传播阶段，根据输出层的误差，逐层计算每个神经元的权值更新量。
3. 链式法则的推导过程链式法则是BP算法中的关键步骤，它允许我们计算每个神经元的权值更新量。
下面我们将详细推导链式法则的数学公式。
设神经网络的输出为y，期望输出为d，则输出层的误差可以表示为：E=12(y−d)2我们的目标是最小化误差E，因此需要计算误差对权值的偏导数。
根据链式法则，我们可以将误差的偏导数表示为：∂E ∂w ij =∂E∂y⋅∂y∂net j⋅∂net j∂w ij其中，w ij表示连接第i个神经元和第j个神经元的权值，net j表示第j个神经元的输入。
我们可以将上述式子展开，得到：∂E ∂w ij=(y −d )⋅f′(net j )⋅x i 其中，f′(net j )表示第j 个神经元的激活函数的导数，x i 表示连接输入层和第i 个神经元的输入。
通过上述公式，我们可以计算出输出层每个神经元的权值更新量。
然后，我们可以利用类似的方法计算隐藏层和输入层的权值更新量。
假设神经网络有L 个隐藏层，n l 表示第l 个隐藏层的神经元数目，w ij (l )表示连接第l 个隐藏层的第i 个神经元和第l +1个隐藏层的第j 个神经元的权值。
简述误差反向传播bp算法
简述误差反向传播bp算法
误差反向传播（Backpropagation，简称 BP）算法是一种常用的深度学习算法，用于训练多层神经网络。
它通过计算输出层的误差，并将误差反向传播到网络的各层，以便更新权重和偏置，从而最小化误差。
BP 算法的基本思想可以概括为以下几个步骤：
1. 前向传播：在前向传播阶段，输入数据通过神经网络的各层进行处理，从输入层到输出层依次计算每个神经元的输出值。
2. 计算误差：根据输出层的实际输出与期望输出之间的差异，计算出输出层的误差。
3. 反向传播误差：从输出层开始，将误差反向传播到网络的各层。
通过链式法则，计算每个神经元的误差梯度，即误差对该神经元输出值的变化率。
4. 更新权重和偏置：根据误差梯度，使用梯度下降算法来更新权重和偏置。
更新的方向是使得误差减小，即朝着最小化误差的方向进行调整。
5. 重复上述步骤：通过多次迭代，不断更新权重和偏置，直到误差达到可接受的水平或达到迭代次数的限制。
BP 算法是一种迭代算法，通过不断调整权重和偏置来优化神经网络的性能。
它在深度学习中被广泛应用，是训练多层神经网络的常用方法之一。
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所以，
ANj为隐藏层神经元
E j f (net j ) k w jk f (net j ) o j k 1
Hk
或
j k w jk f (net j ) k 1
Hk
ANj为隐藏层神经元
oj
o2 …
oHhBiblioteka ANj为隐藏层神经元于是，
E netk H k E E net w jk o j k 1 netk o j k 1 k
Hk
而
E k netk
Hk E k w jk o j k 1
x1
W(1) W(2) W(3) W(L)
o1
x2
o2
… xn
…
…
…
…
…
… om
输入层
隐藏层
输出层
网络的拓扑结构
1. 2. 3. 4. BP网的结构 输入向量、输出向量的维数、网络隐藏层的层数和各个 隐藏层神经元的个数的决定 实验：增加隐藏层的层数和隐藏层神经元个数不一定总 能够提高网络精度和表达能力。 BP网一般都选用二级网络。
理想输出（也就是训 练数据中的输出值） 神经网络的实际输出
O i=前层神经元的输 出
wij wij
Oj
wij 第K层(有Hk个神经元）隐含层和输出层神经元的操作 输入整合：
net j wij oi
i 0
Hk
神经元j的输出（激活）
o j f (net j )
1 1 e
net j
用E代表EP，用（X，Y）代表（XP，YP） X=(x1，x2，…，xn) Y=(y1，y2，…，ym) 该样本对应的实际输出为 O=（o1，o2，…，om）
误差测度
E Ep
p 1
s
• 用理想输出与实际输出的方差 作为相应的误差测度
1 m 2 E (y k o k ) 2 k 1
BP算法
• (1) 网络的构成
神经元的网络输入： neti=x1w1i+x2w2i+…+xnwni
1 神经元的输出： o f (net) net 1 e
1 net 2 f (net) (e ) o o o(1 o) net 2 (1 e )
输出函数分析
o 1 f ′(net)
1 o 1 e net
net
0.25
（0,0.5） o
0 （0,0） – 应该将net的值尽量控制在收敛比较快的范围内 – 可以用其它的函数作为激活函数，只要该函数是处处可导的 0.5 1
BP网络中是基于最小平方误差准则和梯度下降优化方法来确定权值 调整法则。
网络的拓扑结构
所以Δ wij=αδjoi α为学习率
问题转化成如何求得网络中各神经元j的
j
E j net j
情况1：ANj为输出层神经元
oj=f(netj) 容易得到
从而
E j net j E o j o j net j E f (net j ) o j
三层（两级）神经网络模型
x1
V W
o1
x2
o2
…
xn
…
…
… om
输入层
隐藏层
输出层
3 算法的理论基础
• 基本假设
–网络含有L层 –联接矩阵： W(1) ，W(2) ，…，W(L) –第k层的神经元：Hk个 –自变量数： n*H1+H1*H2+H2*H3+…+HL*m –样本集： S={ (X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xs,Ys)}
2
2 ( ( y j o j )) 2 (yj oj )
ANj为输出层神经元
所以，
j ( y j o j ) f (net j )
故，当ANj为输出层的神经元时，它对应的联 接权wij应该按照下列公式进行调整：
wij wij j oi wij f (net j )( y j o j )oi wij O j (1 O j ) ( y j O j ) Oi
o j net j
f (net j )
E j net j
的问题转化成确定
E o j
ANj为输出层神经元
1 m 2 yk ok E 2 k 1 o j o j 1 y j o j ( ) 2 o j
Hk wij k w jk O j (1 O j ) Oi k 1
wij wij j oi wij f (net j )( y j o j )oi wij O j (1 O j ) ( y j O j ) Oi
情况2：ANj为隐藏层神经元
E j net j E o j o j net j
E j f (net j ) o j
而
o j net j
1 m 2 E (y k o k ) 2 k 1
其中，Ok是Oj（隐含层神经元j的输出） 的函数。
函 数
f (net j )
ANj为隐藏层神经元
j神经元的输出为K层的输入，即K为j神经元所在层的下一层。
netk=
w
j 1
Hk
Hh
jk
oj
netk是 oj下一级的神 经元的网络输入
o1
E E netk ( ) o j k 1 netk o j
Hh w jk o j netk j 1 w jk o j o j
f (net j )
1 (1 e
net j 2
)
( e
net j
) o j o j o j (1 o j )
2
最速下降法，要求E的极小点
取
E
E w ij w ij
E
wij
E w ij >0，此时Δwij<0
E <0, 此时Δwij>0 w ij
Hk
也就是说，对于隐含层H的神经元j来说，将所有与之相连的输出神 经元（或者是下一层的隐含层的神经元）k输出端的误差乘以对应 的权值wjk，并求和，作为隐含层神经元j的输出误差。所以这个过 程也成为“误差反向传播”。输出层的误差为实际输出和理想输 出差值. H
k wij wij k w jk f (net j ) oi k 1
wij k w jk f (net j ) oi k 1
Hk
于是
wij wij k w jk f (net j ) oi k 1
Hk
wij k w jk O j (1 O j ) Oi k 1
i 0
Hk
最速下降法，要求E的极小点
E E net j wij net j wij wij oi E i net j wij E oi net j
每次训练时， 为已知
E 令 j net j
要确定ΔWij 关键是确定此值
wij
最速下降法，要求E的极小点
E E net j wij net j wij
而其中的
Wij=表示第k-1层神经元i与第k 层第j个神经元j之间的连接权 重。 netj表示第k层神经元j的总输入 Oi表示第k-1层神经元的输出
net j wij oi
wij oi 所以， net j i o i wij wij