训练方法
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1.将数据集分为训练集和测试集。
2.建立输入层
3.建立所有符合5楼条件的神经元（只考虑“攻”和“受”的关系，不考虑具体的权值）。如果前面几层共有N个神经元，那么我们就需要建立N(N-1)/2个神经元。
4.用最小二乘法确定权值
5.计算每一个神经元在测试集上的表现。
6.选取表现最好的K个神经元放在后面一层。（K可以自己选择）
7.重复3,直到网络的性能足够好，或者网络开始过拟合。
每一个“受”神经元的激活值都是它前面几层的两个“攻”神经元的激活值的二次函数，例如：
y = p0 + p1*x1 + p2*x2 + p3*x1^2 + p4*x2^2 + p5*x1*x2
这使得我们能够使用最小二乘法对它进行训练。GMDH神经网络是“生长”的。这个网络从只有输入单元开始，一层一层地往上添加隐藏神经元。