Una red neuronal de tres capas comprende típicamente
una capa de entrada,
capa oculta
capa de salida
de datos de cada entrada de un peso multiplicado con los pesos correspondientes a obtener el nuevo valor en la capa oculta, una capa oculta y luego la correspondiente conversión de datos (conversión es decir, después de la función de activación) si los nuevos datos obtenidos alcanza una función de activación de umbral, también conocido como una salida de los resultados a la siguiente etapa.
un (i) es la función de activación
o (i) es una función de valor umbral
Tres elementos de red neuronal
estructura topológica de
una estructura jerárquica
de la arquitectura de Internet
2. Características de neuronas
que es la relación entre la función de la correspondencia entre O (i) y neti
función sigmoidea, que está relacionada con el valor de k, cuando k es infinito, toda la región tiende Brother Yu función continua [0,1] Función 
3. Algoritmo de Aprendizaje
algoritmo de propagación inversa de error
Xj de entrada capa de salida aquí es el valor de salida de la capa oculta
Está presente entre los valores de salida resultantes del valor de salida real del error constante
caso requiere la presencia de función de riesgo, los valores de los parámetros correspondientes de pesos, es decir, la entrada y salida de la capa oculta se ajusta,
ajuste final obtenida buenos parámetros, de modo que la entrada tendrá una capa de entrada, un error entre los resultados predichos y los resultados mínimo real, entonces w es valores de los parámetros óptimos
Para la función de riesgo Delta W corrección, el método de descenso de gradiente se utiliza principalmente para corregir
el tiempo durante la corrección, el primer parámetro para ajustar la capa de salida y, a continuación, ajustar los parámetros de la capa oculta.
Incrementar con un método de descenso de gradiente
E es una función discriminante
w-kj de la capa de salida es un parámetro 
η constante, por lo general se puede simplificar en 1
capa oculta incremental
proceso de construcción de redes neuronales
