神经网络算法的人工神经网络
神经网络算法详解第0节、引例本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。
Iris数据集可以在找到。
这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。
不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。
我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。
一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。
如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。
第一节、神经网络基本原理1.人工神经元(ArtificialNeuron)模型人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示：图1.人工神经元模型图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值(threshold)，或称为偏置(bias)。
则神经元i的输出与输入的关系表示为：图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数(ActivationFunction)或转移函数(TransferFunction)，net称为净激活(netactivation)。
若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为：若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即：X=[x0,x1,x2,...
我见过的最脑残也是最好懂的人工神经网络算法教程
当隐含层层较低时（如3层），在神经网络算法中每次训练的结果是有差异的。
对于y=[639 646 642 624 652];y1 =639 646 642 624 652y1 =640.6 640.6 640.6 640.6 640.6．．．．
