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 - [code](./codes/NN.py)  
 - [jupyter notebook](./notebooks/NN.ipynb)  
 
-**小波神经网络 (Wavelet Neural Network, WNN)** 程序实现包含 `1` 个小波隐藏层的小波神经网络，激活函数为小波函数 [morlet 函数](https://www.mathworks.com/help/wavelet/ref/morlet.html)，  
+**小波神经网络 (Wavelet Neural Network, WNN)** 程序实现包含 `1` 个小波隐藏层的小波神经网络，激活函数为小波函数 [morlet 函数](https://www.mathworks.com/help/wavelet/ref/morlet.html)（左下图），右下图所示的则为 `morlet` 小波的导函数。  
+
 <div align='center'>
-<img src="./images/morlet_wavelet.png" alt="morlet_wavelet.png" height="200" width="250">
+<img src="./images/morlet_wavelet_and_its_derivative.png" alt="morlet_wavelet.png" height="200" width="500">
 </div>  
 
 包含单个隐层的小波神经网络的能力与双隐层的普通神经网络相当。更多关于小波激活函数的小波神经网络在这个 [repo](https://github.com/jswanglp/MyML/blob/master/notebooks(colab)/Neural_network_models/Supervised_learning_models/WNN.ipynb)，运行结果的笔记保存至 `jupyter notebook` 文件。  
 
 - [code](./codes/Wavelet_NN.py)  
 - [jupyter notebook](./notebooks/Wavelet_NN.ipynb)  
 
-当隐层的小波函数为 `POLYWOG3` 小波函数<a href='#fn2' name='fn2b'><sup>[2]</sup></a>时，
+当隐层的小波函数为 `POLYWOG3` 小波函数<a href='#fn2' name='fn2b'><sup>[2]</sup></a>时（左下图），右下图所示的则为 `POLYWOG3` 小波的导函数。  
 <div align='center'>
-<img src="./images/POLYWOG3_wavelet.png" alt="POLYWOG_wavelet.png" height="200" width="250">
+<img src="./images/polywog3_wavelet_and_its_derivative.png" alt="POLYWOG_wavelet.png" height="200" width="500">
 </div>  
 
 网络收敛速度明显快于普通的神经网络，精度在经过 `40` 次迭代之后达到了含双隐层的普通神经网络需要 `200` 次迭代才能达到的结果<a href='#fn3' name='fn3b'><sup>[3]</sup></a>。代码、运行结果的笔记保存至 `py` 和 `jupyter notebook` 文件。