我有3个神经元x1，x2，x3。现在我知道我的值被输出的实际结果值溢出（因为它是错误的答案）并且我的权重需要新值，但每个神经元需要设置多少值？怎么计算？
一种方法是划分（期望值 - 输出值）/ 3并为每个神经元分配答案......但它不会为新输入工作，因为没有正确的学习。
答案 0 :(得分：1)
从您的问题来看，您似乎还不了解神经网络是如何运作的。
首先，神经网络是一类属于机器学习技术的算法。因此，他们学习，无论是无人监督，监督还是强化训练。这当然需要一种学习范式。在神经网络中，研究最多的监督训练是反向传播方法。但是，要了解这项工作的方式，首先需要了解网络的开发方式。
可以在此处看到有关神经网络及其基础的描述：http://www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/journal/vol4/cs11/report.html
如何通过反向传播实现功能网络的一个实际解释可以在这里看到：http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html
如果您阅读这些内容，您可能已经足够了解回答您的问题。