用bp神经网络做函数拟合 关于BP神经网络的非线性函数拟合方法这个原理，有没有什么书可以推荐？

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从最简单的三层BP网络（输入层、隐层和输出层）出发，当输出值分布在[0,1]（正连接权）或[-1,1]（正连接权和负连接权）时，拟合方法可视为傅里叶变换。换句话说，区间中的任何值都可以看作是几个简单函数的叠加。在传统的傅立叶变换中，这些简单的函数是正弦或余弦函数。在BP神经网络中，这些简单的函数有SIGMOD、tanh等类型的函数。本质是一样的。

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