输出节造句

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这里每个从n接收输入的输出节点j都不同。
第3步：输出节点在第2步的基础上计算它们的输出。
输出节点也能够用于将某些消息引导到不同的节点和队列中。
一方面， n影响一个输出节点越多， n造成网络整体的误差也越多。
但是n几乎总是影响多个输出节点，也许会影响每一个输出结点，这样， d ( n )可以表示为：
另一方面，如果输出节点影响网络整体的误差越少， n对输出节点的影响也相应减少。
此干扰脉冲反过来又减小（输入信号）的相对幅度，造成输入反相器的输出节点改变状态。
一个更有意思的区别是出现了一对中间节点， n1和n2 ，以及输出节点数量从两个变成了四个（ o1到o4 ）。
这里j是一个从n获得输入的输出节点，联系起来，我们就得到了一个培训规则，第1部分：在隐藏节点n和输出节点j之间权系数改变，如下所示：
其中d ( n )是隐藏节点n的函数，让我们来看（ 1 ） n对任何给出的输出节点有多大影响；（ 2 ）输出节点本身对网络整体的误差有多少影响。
用输出节造句挺难的，這是一个万能造句的方法
将我们的网络限制为没有隐藏节点，但是可能会有不止一个的输出节点，设p是一组培训中的一个元素， t ( p , n )是相应的输出节点n的目标。
当输出节点从隐藏节点获得输入，网络发现出现了误差，权系数的调整需要一个算法来找出整个误差是由多少不同的节点造成的，网络需要问， “是谁让我误入歧途？
3推导了常用的三层bp神经网络具体算法，讨论了实际预测应用中神经网络设计方面的几个重要问题，如隐层数、隐层神经元数、训练次数、初始权值、输入节点数以及输出节点数的确定。同时，针对传统bp算法存在的各种各样的缺点，文中综述了对其改进的情况。
摘要：讨论了用联络矩阵法求网络系统从输入节点到输出节点的所有最小路集，给出了一种实现此方法的计算机算法，画出了实现此算法的pad图，此算法在网络系统可靠性分析方面具有很好的应用价值。