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反比例函数的图像属于以原点为对称中心的中心对称的两条曲线,反比例函数图象中每一象限的每一条曲线会无限接近X轴Y轴但不会与坐标轴相交(y≠0)。一般地,如果两个变量x、y之间的关系可以表示成y=k/x (k为常数,k≠0)的形式,那么称y是x的反比例函数。

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则网络在 $ (x_{k}, y_{k}) $ 上的均方误差为 . $$ \begin{align} E_{k}=\frac{1}{2}\sum_{j=1}^{l}\left ( \hat y_{j}^{k}- y_{j}^{k} \right )^{2} \end{align} $$ . 网络中需要更新的参数个数为 $ \left ( d+l+1 \right )q+l $ 个:输入层到隐层的 $ d\times q $ 个权值、隐层到输出层的 $ q\times l $ 个权值、 $ q $ 个隐层神经元的阈值, $ l $ 个输出层 ...

本文为拟合系列中的一部分,主要介绍拉普拉斯曲线 、瑞利曲线、对数正态曲线的拟合,并给出理论推导。

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