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神经网络训练方法

在上一节中，我们讨论了神经网络的基本结构和工作原理，了解了神经网络如何通过输入层、隐藏层和输出层来处理数据。本节我们将深入探讨神经网络的训练方法，这是实现故障诊断的关键步骤。神经网络训练的目标是通过调整网络中的权重和偏置，使得网络能够对输入数据进行准确的分类或回归。训练方法主要包括前向传播、反向传播和优化算法。

前向传播

前向传播是神经网络训练的第一步，它将输入数据从输入层传递到输出层，通过激活函数计算每一层的输出。前向传播的过程可以表示为：

输入层：接收输入数据x。

隐藏层：通过权重矩阵W和偏置向量b对输入数据进行线性变换，