本文探讨了Joone神经网络库中的TeachingSynapse与TeacherSynapse组件的工作原理。TeachingSynapse作为代理，通过TeacherSynapse进行权矩阵更新及数值存储。TeacherSynapse继承自AbstractTeacherSynapse，其forward方法计算输出误差并更新GlobalError。
继续谈我在读Joone源代码过程中的体会
1）网络的终点是一个TeachingSynapse，它和一般Synapse不同在于它内含了一个TeacherSynapse，TeachingSynapse就像个代理，实际更新权矩阵和数值的存储是在TeacherSynapse上完成的。TeacherSynapse和一般Synapse也不同，它是一个只有fwdPut和revGet方法的Synapse(fwdGet和revPut方法为空)，其实也不难理解，因为TeacherSynapse是最后一个Synapse，并且没有输出Layer层，所有不需要fwdGet和revPut方法。
2）TeacherSynapse继承AbstractTeacherSynapse，AbstractTeacherSynapse又继承Synapse，AbstractTeacherSynapse主要差别在于forward和revGet方法，Synapse的forward方法只是把InputLayer传来的值储存在outs对象中，而AbstractTeacherSynapse的forward方法把理想值和实际输出值做差，把误差值储存在outs中以供fwdGet用，并且把各个差值做平方和最后除以2的运算得到当前epochs的GlobalError。revGet方法也很不一样，它直接调用fwdGet，把刚才fwdPut储存的值拿出来以供回馈用
1）网络的终点是一个TeachingSynapse，它和一般Synapse不同在于它内含了一个TeacherSynapse，TeachingSynapse就像个代理，实际更新权矩阵和数值的存储是在TeacherSynapse上完成的。TeacherSynapse和一般Synapse也不同，它是一个只有fwdPut和revGet方法的Synapse(fwdGet和revPut方法为空)，其实也不难理解，因为TeacherSynapse是最后一个Synapse，并且没有输出Layer层，所有不需要fwdGet和revPut方法。
2）TeacherSynapse继承AbstractTeacherSynapse，AbstractTeacherSynapse又继承Synapse，AbstractTeacherSynapse主要差别在于forward和revGet方法，Synapse的forward方法只是把InputLayer传来的值储存在outs对象中，而AbstractTeacherSynapse的forward方法把理想值和实际输出值做差，把误差值储存在outs中以供fwdGet用，并且把各个差值做平方和最后除以2的运算得到当前epochs的GlobalError。revGet方法也很不一样，它直接调用fwdGet，把刚才fwdPut储存的值拿出来以供回馈用
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