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3 I( i1 g# ` G* g9 H: h9 \8 @什么是人工神经网络(ANNs)？: \2 [6 ?$ Z/ Y% C6 p
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。
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人工神经元模型9 C- @# p6 z* F
: \4 i* R! k6 T
0 p; t) U( G' l" h7 n& u5 F) I% U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。
) A3 w' U6 w9 d* z1 _2 d% M! m, v
2 I# O" N( c2 [, S+ q
6 G8 K* k4 I% w9 v神经网络概述
" |3 x1 {$ ^, T. y: ~; ~ Q- q9 }按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络
) ~* b' Y" N G2 w: G按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络$ G* a4 V( ^/ O D; C! b
按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络6 U* m1 S' }) h0 z/ K7 `- F5 w
& |2 M) U. q- {: y0 b: P
BP神经网络4 ~) j4 p. n9 Y. V# U8 d& _
- 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。
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发表于 2022-3-29 15:29
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