Vaatleme kahekihilise pertseptroni, millel on n sisendit, m väljundit ja k neuronit ühel peidetud kihil. x1 X = M on närvivõrgu sisendvektor; x n y1 Y = M on väljundvektor; y m w111 L wn11 W1 = M O M on peidetud kihi kaalukoefitsientide maatriks; w1k1 L wnk 1 11 1 = M on peidetud kihi nihete veeruvektor; k 1 w112 L wk 12 W2 = M O M on väljund kihi kaalukoefitsientide maatriks; w1m 2 L wkm 2 12 2 = M on väljund kihi nihete veeruvektor; m 2 F1 on peidetud kihi neuronite aktiveerimisfunktsioon; F2 on väljund kihi neuronite aktiveerimisfunktsioon. Siis võib hakata kirjutama kahekihilise pertseptroni matemaatilise funktsiooni: Y = F2 (W2 ( F1 (W1 X + 1 )) + 2 ) . (1.9) 144244 3 esimese kihi
Vaatleme kahekihilise pertseptroni, millel on n sisendit, m väljundit ja k neuronit ühel peidetud kihil. x1 X = M on närvivõrgu sisendvektor; x n y1 Y = M on väljundvektor; y m w111 L wn11 W1 = M O M on peidetud kihi kaalukoefitsientide maatriks; w1k1 L wnk 1 11 1 = M on peidetud kihi nihete veeruvektor; k 1 w112 L wk 12 W2 = M O M on väljund kihi kaalukoefitsientide maatriks; w1m 2 L wkm 2 12 2 = M on väljund kihi nihete veeruvektor; m 2 F1 on peidetud kihi neuronite aktiveerimisfunktsioon; F2 on väljund kihi neuronite aktiveerimisfunktsioon. Siis võib hakata kirjutama kahekihilise pertseptroni matemaatilise funktsiooni: Y = F2 (W2 ( F1 (W1 X + 1 )) + 2 ) . (1.9) 144244 3 esimese kihi
annaabi.ee 
