BP神经网络的几个简单问题

Question

关于BP神经网络编程的一点小问题：
本人初学 要求用JAVA作 所以有些问题请教
1.例如matlab 一个这样的网络
net=newff([i1,x1;i2,x2;i3,x3],[3,3,1],{'tansig' 'tansig' 'tansig'} ,'trainlm');
参数我都知道 这应该是一个三层网络 分别为 3 3 1个神经元
那么传递函数的问题 输入层的输入和输出之间也是用tansig函数传递么？
我的意思是 一般三层网络 不都是输入层的输入=输出 然后隐层的输入=输入层输出的加权和（加阈值）
再之后用传递函数得出隐层输出=f（隐层的输入） (f=tansig)
那么上述网络是否是输入层的输出=f(输入层的输入)呢? (f=tansig)
2.由于课题要求用java编程，那么我想知道训练函数trainlm怎么用呢？看了一些书，都是matlab的，直接用了，所以不清楚啊
3.关于阈值和权值的修正部分，请问是不是必须要用到传递函数的导数函数啊？有什么简便算法呢？
4.如果要求对一个普通的bp网络，将其改造成一个能够边校准模型、边使用模型的程序。也就是说：每个3至5组数据就使用一组数据来和以前的数据一起在训练一次这个模型，然后用中间的数据来仿真，那么这是什么意思，需要在哪里修改呢？
顺便问一下 常用的
logsig() tansig() purelin() trainlm()
的函数体 和导数函数体分别是什么啊

Answer 1

1.一般你可以自己尝试下，我最近也在尝试，隐层用tansig是比较理想的，输出层要自己尝试的，如用purlin是输出任意值，logsig很多书也是推崇的，将输出值限定在【0，1】中，我一般都用tansig.
2.trainlm是一种训练方法，使用的话收敛很快很快，相比的话traingd收敛很慢很慢。优势traingd要训练1000epochs,而trainlm只要训练5epochs就够了

Answer 2

神经