一种采用Widrow-Hoff学习算法的方法

摘要

本发明涉及一种采用Widrow-Hoff学习算法的方法，具体算法如下：（1）初始化网络及学习参数；（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求；（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，则执行（4）；否则，返回（2）；（4）后向传播过程：a.计算同一层单元的误差；b.修正权值和阈值；c.返回（2）。本发明的一种采用Widrow-Hoff学习算法的方法，学习方法简单，并且能够有效地减少在计算中产生的误差。