标签： machine-learning neural-network
我对机器学习比较陌生。我试图实现一个两层感知器模型，它有4个二进制输入，1个隐藏层，4个神经元和一个输出层。 在back-prop期间，我使用delta规则来更新输出层和隐藏层的权重，如下所示 输出层： wj，k = wj，k + eta * delta_k * output_j k是输出层神经元（在我的情况下只有一个），j是隐藏层神经元 隐藏层： wi，j = wi，j + eta * delta_j * input_i 有人可以指导我一个消息来源或解释偏见条款是如何更新的吗？ 提前致谢