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什么是人工神经网络(ANNs)？) J$ @) i; C" ]/ q# A! H. ?, F |
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。. h1 A6 m _6 x) k
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人工神经元模型
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$ O3 D+ L& I1 e' d% y
7 D* m0 d6 l/ g/ e. i' m( A: p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。, S5 _' w3 Y' B. z
1 b2 J* l4 K1 c) }6 B6 S
+ G8 q* o+ q6 u$ P) x' D- _7 a1 ~6 ?* Z$ k# Z# V+ K( T: c
神经网络概述! W4 u# Y) Y9 d" S6 r9 L+ @
按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络
Y6 O3 u6 `7 a* R1 J9 a( i按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络
- y; B, ~7 l6 `2 p按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络! O* M1 @/ s6 B8 A0 [# k- j8 M
* {" ^( v. V) N' CBP神经网络; C: g3 D @+ r+ h
- 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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