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首先我想说我对神经网络真的很陌生，我不太了解它;)

我已经实现了反向传播神经网络的第一个 C# 实现。我已经使用 XOR 对其进行了测试，它看起来很有效。

现在我想更改我的实现以使用弹性反向传播（Rprop - http://en.wikipedia.org/wiki/Rprop）。

定义说：“Rprop 只考虑所有模式的偏导数的符号（而不是幅度），并且独立地作用于每个“权重”。

有人能告诉我所有模式的偏导数是什么吗？我应该如何为隐藏层中的神经元计算这个偏导数。

非常感谢

更新：

我的实现基于此 Java 代码：www_.dia.fi.upm.es/~jamartin/downloads/bpnn.java

我的 backPropagate 方法如下所示：

public double backPropagate(double[] targets)
    {
        double error, change;

        // calculate error terms for output
        double[] output_deltas = new double[outputsNumber];

        for (int k = 0; k < outputsNumber; k++)
        {

            error = targets[k] - activationsOutputs[k];
            output_deltas[k] = Dsigmoid(activationsOutputs[k]) * error;
        }

        // calculate error terms for hidden
        double[] hidden_deltas = new double[hiddenNumber];

        for (int j = 0; j < hiddenNumber; …