双隐层反向传播神经网络例程

资 源 简 介

双隐层反向传播神经网络例程，教学用，算法解释清晰

详 情 说 明

以下是一个用于教学目的的双隐层反向传播神经网络的例程，旨在清晰解释算法。该例程包含以下关键要点：

- 神经网络是一种模仿大脑神经元之间相互连接和通信方式的数学模型。

- 反向传播算法是一种训练神经网络的常用方法，通过不断调整网络中的权重和偏差来使网络输出尽可能接近期望输出。

- 双隐层神经网络是一种具有两个隐藏层的神经网络结构，能够更好地捕捉输入数据的复杂关系。

希望这个例程能够帮助你更好地理解双隐层反向传播神经网络，并在教学过程中起到辅助的作用。