其中称为激活或转移函数

N 是输入神经元的数量、权重、输入神经元的输入，以及ℎ 隐藏神经元的阈值项。该激活函数的目的除了向神经网络引入非线性之外，还在于绑定神经元的值，以便神经网络不会因发散的神经元而瘫痪。激活函数的一个常见示例是 sigmoid（或逻辑）函数。

已经证明以上述方式构建的神经

网络可以以任何精度逼近任何计算函数。对于神经网络近似的函数，给予输入神经元的数字是自变量，而从输出神经元返阿曼 WhatsApp 号码数据回的数字是因变量。当数据被正确编码时，神经网络的输入和输出可能是二进制的（例如是或否），甚至是符号的绿色、红色等。

这一特性赋予神经网络广泛的应用。神经算法实现示例神经网络可用于预测综合股票价格指数（IHSG。

此这是投资时需要记住的一个重要参数。由于JCI数据变化较大，且JCI价格变化非常快，因此很难预测该指数是上涨还是下跌。

为了克服这个问题，使用了神经网络算法。神经网络是自适应的，可以根据数据集中的趋势预测近似值。它可以很好地散装铅预测货币市场走势数据。在这个神经网络中，有一些因素在数据维护中的实现中发挥着非常重要的作用。