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. u3 N$ n9 B1 L& d+ \什么是人工神经网络(ANNs)？
A$ |! P* u s, n3 L) r, Z, t, I; r在机器学习和认知科学，artificial neural networks(ANNs)是启发自生物神经网络的一种统计学习模型。ANNs可以利用大量的数据来估计和近似函数。通常我们把它看成是一个黑箱子。
9 R( i c% K* L7 y
$ \4 `+ ?0 Q3 F人工神经元模型+ T# U6 J/ j4 i/ q" }& D; L
3 N* y2 f- `; J6 I8 U) R
& f( V, \* S4 |- Y) `& d其中X为输入的向量；W为权重变量；θ是偏执值；net为x,w向量的内积减θ;f(⋅)是激活函数。- Y+ G- s- F0 Q2 c4 ?/ m# L! g9 Y
+ K' V: E S3 S
; E$ f- [% V, _: ]$ `
$ _4 E$ B, n2 S m! x$ |& g+ G
神经网络概述
' k9 N' |5 a. F& y5 {按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络9 I5 x) j7 a3 X8 K% `2 t
按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络
7 G6 P& C) ]( |8 u' T按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络
# c0 m9 |4 l" O2 p
3 m' t: a- F% \BP神经网络
9 a8 U7 o( b' w/ v0 K! B' b- BP算法是教授人工神经网络如何执行给定任务的一种常用方法。
- BP神经网络是一种监督学习方法，它需要知道或能够计算出训练集中任何输入的期望输出。
- 反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。3 q1 J8 |4 x' o; y
9 b+ E0 p4 E2 Z1 ]
. w4 y: H5 o) r: S$ H, x' f$ @ |
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发表于 2022-3-29 15:29
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