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1、对如下的BP神经网络，学习系数 1,各点的阈值0。作用函数为：f(x)输入样本Xi 1, x2 0,输出节点z的期望输出为1,对于第k次学习得到的权值分别为W11（k） 0,W12（k） 2,W21（k） 2,W22（k） 1,工小）1工的1,求第k次和k 1次学习得到的输出节点值z（k）和z（k 1）（写出计算公式和 计算过程）。x11x20计算如下:1. 第k次训练的正向过程如下：V 、 f ( Wj xji) f(net)2VI f ( W1jxj) f(net1)f(0 1 2 0) f (0) 1j 12y2 f ( w2jXj) f (net2)f(2 1 1 0) f (2) 2
2、j iOif( T y, J f(net)12 z f( T,y,)f(netl) f(1 1 1 2) f(3) 3i 11 2E -(1 3)2222.第k次训练的反向过程如下： i (z z)f(net) (1 3) f (3)2 12i f(net)iTiii1f(net1)1Tlf(0)( 2) 10( 2) 102f(net2)1T2f(2) 11( 2) 12T1(k 1) T1(k)T1T1(k) 1 1 ( 2) 1T2(k 1) T2(k)T2T2(k)y21 1 ( 2) 23W11(k 1) W11(k)W11W11(k)1x10 10 10皿2(k 1) W12(k)皿2W12(k)1x2 2 1 0 0 2W21(k1)W21(k)W21W21(k)2x12 1 ( 2) 1 0W22(k 1) W22(k)W22W22(k)2X2 1 1 ( 2) 0 13.第k+1次学习的正向过程如下：y f( wmJ f(net)2y1f ( wXj) f(0 1 2 0) f (0) 1j 12y2f ( w2jxj) f(0 1 1 0) f (0) 1j 1Oif(T.y1)f(neti)2z f( TiYi)f(1 ( 1) 1 ( 3) f( 4) 1i 11 2E -(1 1)2 02