更改

<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>

<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>

第一个是双曲正切函数，其范围从 -1 到 1，另一个是逻辑函数，其形状类似，但范围从 0 到 1。这里[math]\displaystyle{$y_i$}[/math]是第[math]\displaystyle{$i$}[/math]个节点（神经元）和。[math]\displaystyle{$v_i$}[/math]是输入连接的加权和。其他激活函数已被提出，包括rectifier 和 softplus函数。更专业的激活函数包括径向基函数（用于径向基网络，这是另一类有监督神经网络模型）。

第一个是双曲正切函数，其范围从 -1 到 1，另一个是逻辑函数，其形状类似，但范围从 0 到 1。这里[math]\displaystyle{y_i}[/math]是第[math]\displaystyle{i}[/math]个节点（神经元）和。[math]\displaystyle{v_i}[/math]是输入连接的加权和。其他激活函数已被提出，包括rectifier 和 softplus函数。更专业的激活函数包括径向基函数（用于径向基网络，这是另一类有监督神经网络模型）。

== 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。