Algoritma Perambatan Maju: Perbedaan antara revisi

Diketahui jaringan saraf tiruan yang terdiri dari tiga lapisan: lapisan masukan (''input layer''), lapisan tersembunyi (''hidden layer'') dan lapisan keluaran (''output layer'') dengan jumlah semua lapis sebanyak <math>\Iota </math> dengan data masukan yang akan dilatih dinyatakan dalam notasi <math>X</math> dengan keluaran <math>y</math> . Pada setiap lapisannya, jumlah ''neuron'' pada lapisan ke-<math>i, (0 \leq i < \Iota)</math> adalah <math>l_i</math>; matriks beban <math>W^{(i)} \in \mathbb{R}^{l_{i-1} \times l_i}</math>; nilai ''bias'' <math>b_i</math> dan fungsi aktivasi <math>f</math>. AlgoritmaAlgoritme ini dimulai dari lapisan ke-1 (lapisan tersembunyi pertama atau lapisan keluaran jika <math>\Iota = 2</math>) dengan melakukan perhitungan nilai luaran pada ''neuron'' ini <math>h^{(i)} = f(b_i + W^{(i)}h^{(i-1)})</math> dimana <math>h^{(0)} = x</math> diambil langsung dari nilai masukan.