神经网络：改变输入而不是网络

Question

首先，抱歉我的英语不是很好，但仍然可以理解（我希望）。

我想要做的是改变输入而不是神经网络的重量来减少错误。 我想知道是否有可能吗？我认为我们可以使用反向传播算法来做这样的事情。 要做到这一点，我正在使用pybrain（一个python库），我不知道是否有办法做到这一点

因此，如果您有任何建议，或者如果您对如何使用pybrain有所了解，请告诉我

Answer 1

您可以使用反向传播来更改神经网络的输入，而不是权重。产生的delta rule与标准错误反向传播算法几乎相同，但是您无需乘以输入，而是乘以权重：

为简单起见，请考虑具有单个感知器的SISO网络。

就像您可能使用梯度下降来得出重量w的变化一样，我们也可以对输入u的变化执行相同的操作：