Neural network 如何计算矢量输出感知器的权值？_Neural Network_Artificial Intelligence_Backpropagation

Neural network 如何计算矢量输出感知器的权值？

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Neural network 如何计算矢量输出感知器的权值？,neural-network,artificial-intelligence,backpropagation,Neural Network,Artificial Intelligence,Backpropagation,我有一个感知器，它接受两个输入，并相应地加权 i1=[i1\u 0，i1\u 1] w1=w1 i2=[i2_0，i2_1] w2=w2 这个感知器的输出是p[p0，p1] 如何在反向传播期间计算新权重我总是这样做，因为i1和i2只是数字而不是向量，在这种情况下，我会使用 delta=CorrectResult-（MyCurrentResult*导数）新权重=旧权重+（学习率*增量*p）当然，如果我试着用这种方法来计算它，我会让权重成为一个向量，例如w1=[w1_0，w1_1]，但我需

我有一个感知器，它接受两个输入，并相应地加权

i1=[i1\u 0，i1\u 1]
w1=w1
i2=[i2_0，i2_1]
w2=w2

这个感知器的输出是

p[p0，p1]

如何在反向传播期间计算新权重

我总是这样做，因为i1和i2只是数字而不是向量，在这种情况下，我会使用

delta=CorrectResult-（MyCurrentResult*导数）
新权重=旧权重+（学习率*增量*p）

当然，如果我试着用这种方法来计算它，我会让权重成为一个向量，例如w1=[w1_0，w1_1]，但我需要它只是一个数字。我应该计算

w1_0

和

w1_1

然后使用一些平均值，还是有其他方法