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2 r( S* A8 `) V7 h( O什么是人工神经网络(ANNs)？8 J& [& n- O4 u6 f& R! H5 l3 Q) G2 N
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。( c/ X6 h, C/ T' F+ q1 ?+ u
! Z% l; @* {) |8 s9 w人工神经元模型
4 v' O: w. p: z* T8 G7 v& T6 K
7 u/ e. Z8 o" O$ c9 t- v$ s
) b/ k# c" E# K3 x4 ~8 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。
/ | t9 K; O+ x! D
( Y( w5 r1 ^+ R1 B
6 b1 j9 |3 y! m, f R5 G T1 q* W) i1 d
神经网络概述
$ p; ^! Y6 i; V: ]按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络3 ^. s6 H4 l! t$ w0 z; @; I$ R9 l* B
按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络6 ?+ J+ z, B& G3 ?1 v z- r
按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络, N" \- I. q0 f3 a) I: m; T
9 E7 p3 o' p2 g8 m/ h
BP神经网络
" c- V0 a/ \. x4 C6 x- 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。7 |+ C1 V; G% y' f+ m' H
- i5 L% w9 v, E. r; Y0 |
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发表于 2022-3-29 15:29
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