JsbackpropagationinNN

JavaScript中的反向传播算法

反向传播算法是神经网络中最重要的训练算法之一，它通过将误差反向传播到网络中的每个神经元来更新权重向量，以最小化误差函数。在JavaScript中，我们可以通过以下步骤实现反向传播算法：

1. 初始化网络架构和权重向量 我们首先需要定义网络的架构（包括神经元数量、层数等）并随机初始化权重向量。可以使用数组或对象来表示权重向量和神经元。

2. 前向传播 我们将输入向量传递到网络中，并通过加权和激活函数计算每个神经元的输出。每层的输出将成为下一层的输入。

3. 计算误差 将网络输出与实际值进行比较，并计算误差（通常使用均方误差函数）。

4. 反向传播 误差被反向传播回每个神经元，计算每个神经元的误差贡献。使用此误差来更新每个神经元的权重向量，以减小误差函数。

5. 重复步骤2-4，直到网络达到收敛。

以下是一个简单的JavaScript代码示例，它演示了如何实现反向传播算法：

// 定义网络架构和权重向量
const inputNeurons = 2;
const hiddenNeurons = 3;
const outputNeurons = 1;

const weights1 = [
  [0.2, 0.3, 0.4],
  [0.4, 0.5, 0.2]
];
const weights2 = [
  [0.3],
  [0.5],
  [0