Neural network 神经网络价值计算？

我有3个神经元x1，x2，x3。现在我知道我的值被输出的实际结果值溢出了（因为这是错误的答案），我的权重需要新的值，但是每个神经元需要设置多少值呢？怎么计算呢

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一种方法是将（期望值-输出值）/3除以，然后将答案分配给每个神经元。。。但它对新输入不起作用，因为没有进行适当的学习。

从你的问题来看，你似乎还不了解神经网络是如何工作的

首先，神经网络是属于机器学习技术的一类算法。因此，他们在无监督、有监督或强化型培训中学习。这当然需要一种学习范式。在神经网络中，研究得最多的有监督训练是反向传播法。然而，要理解这是如何工作的，您首先需要了解网络是如何开发的

关于什么是神经网络及其基础的描述可以在这里看到：

这里可以看到一个关于如何通过反向传播实现功能网络的实用说明：

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如果你读了这些，你可能会知道足够的信息来回答你的问题。

你能详细说明一下吗？是x1 x2 x3输出节点还是整个网络？当你说一个值被溢出是什么意思？x1 x2 x3是输入后的隐藏层，我的整个网络只有这3个神经元，现在，值溢出意味着输出答案比实际值高0.5，根据输入，你尝试建立哪种类型的神经网络，以及如何计算神经元权重？我怀疑没有任何人能够在没有任何关于你试图做什么的更具体信息的情况下回答你的问题