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历史上常见的两种激活函数都是S 型函数，其描述如下:

历史上常见的两种激活函数都是S 型函数，其描述如下:

<nowiki>[math]\displaystyel{ey(v_i) = \tanh(v_i) \quad \text{and} \quad y(v_i) = \left(1 + e^{-v_i}\right)^{-1}}[/math]</nowiki>

<nowiki>[math]\displaystyle{ey(v_i) = \tanh(v_i) \quad \text{and} \quad y(v_i) = \left(1 + e^{-v_i}\right)^{-1}}[/math]</nowiki>

== 学习 ==

== 学习 ==

学习是通过在处理每条数据后，根据输出结果与预期结果之间的误差量，改变连接权重来实现的。这是监督学习的一个例子，通过反向传播进行。

学习是通过在处理每条数据后，根据输出结果与预期结果之间的误差量，改变连接权重来实现的。这是监督学习的一个例子，通过反向传播进行。