.计次循环首 (取数组成员数 (input), isamp)
train_d = input [isamp]
lable_d = output [isamp]
.计次循环首 (取数组成员数 (train_d.input), i)
x [i] = train_d.input [i] ' 输入的样本
.计次循环尾 ()
.计次循环首 (取数组成员数 (lable_d.output), i)
yd [i] = lable_d.output [i] ' 期望输出的样本
.计次循环尾 ()
' 构造每个样品的输入和输出标准
' 正向传播过程
.计次循环首 (hidenode, j)
o1 [j] = 0
.计次循环首 (innode, i)
' 调试输出 (w [i] [j], x [i], w [i] [j] × x [i])
o1 [j] = o1 [j] + w [i] [j] × x [i] ' /隐含层各单元输入激活值
.计次循环尾 ()
' x1 [j] = sigmod (-o1 [j] - b1 [j])
x1 [j] = sigmoid_ (-(-o1 [j] - b1 [j])) ' sigmod (-o1 [j] - b1 [j]) ' 隐含层各单元的输出
' 调试输出 (x1 [j])
.计次循环尾 ()
.计次循环首 (outnode, k)
o2 [k] = 0
.计次循环首 (hidenode, j)
o2 [k] = o2 [k] + w1 [j] [k] × x1 [j] ' 输出层各单元输入激活值
.计次循环尾 ()
x2 [k] = sigmod (-o2 [k] - b2 [k])
' x2 [k] = sigmoid_ (-(-o2 [k] - b2 [k])) ' sigmod (-o2 [k] - b2 [k]) ' 输出层各单元输出
' 调试输出 (x2 [k])
.计次循环尾 ()
' 反向传播过程
.计次循环首 (outnode, k)
qq [k] = (yd [k] - x2 [k]) × x2 [k] × (1 - x2 [k]) ' 希望输出与实际输出的偏差
.计次循环首 (hidenode, j)
w1 [j] [k] = w1 [j] [k] + rate_w1 × qq [k] × x1 [j] ' 下一次的隐含层和输出层之间的新连接权
.计次循环尾 ()
' 调试输出 (qq [k])
.计次循环尾 ()
.计次循环首 (hidenode, j)
pp [j] = 0
.计次循环首 (outnode, k)
pp [j] = pp [j] + qq [k] × w1 [j] [k] ' /隐含层的校正误差
.计次循环尾 ()
' 调试输出 (pp [j])
pp [j] = pp [j] × x1 [j] × (1 - x1 [j]) ' 隐含层的校正误差
.计次循环首 (innode, i)
w [i] [j] = w [i] [j] + rate_w × pp [j] × x [i] ' 下一次的输入层和隐含层之间的新连接权
.计次循环尾 ()
.计次循环尾 ()
.计次循环首 (outnode, k)
' 调试输出 (yd [k], x2 [k], 取绝对值 (yd [k] - x2 [k]))
e = e + 取绝对值 (yd [k] - x2 [k]) × 取绝对值 (yd [k] - x2 [k]) ' 计算均方差
' 调试输出 (e)
.计次循环尾 ()
error = e ÷ 2
' 调试输出 (error)
.计次循环首 (outnode, k)
b2 [k] = b2 [k] + rate_b2 × qq [k] ' 下一次的隐含层和输出层之间的新阈值
.计次循环尾 ()
.计次循环首 (hidenode, j)
b1 [j] = b1 [j] + rate_b1 × pp [j] ' 下一次的输入层和隐含层之间的新阈值
.计次循环尾 ()
.计次循环尾 ()
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