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人工神经网络(英语:Artificial Neural Network#xff0c;ANN)#xff0c;简称神经网络(Neural Network,NN#xff09;或类神经网络#xff0c;是一种模仿生物神经网络(动物的中…
文章目录人工神经网络的定义神经元的定义神经元的功能单层神经网络感知机人工神经网络的定义
人工神经网络(英语:Artificial Neural NetworkANN)简称神经网络(Neural Network,NN或类神经网络是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统特别是大脑的结构和功能的数学模型用于对函数进行估计或近似。
ps和其他机器学习方法一样神经网络已经被用于解决各种各样的问题例如机器视觉、自然语言处理 和 多模态。这些问题都是很难被传统基于规则的编程所解决的也是神经网络大展宏图的地方 神经元的定义
在生物神经网络 每个神经元与其他神经元相连当它兴奋时就会向相连的神经元发送化学物质从而改变这些神经元内的电位;如果某神经元的电位超过了一个阈值”那么它就会被激活即“兴奋起来向其他神经元发送化学物质。人工神经网络 1943年McCulloch和Pitts将上述情形抽象为上图所示的简单模型这就是一直沿用至今的M-P神经元模型。把许多这样的神经元按一定的层次结构连接起来就得到了人工神经网络。 神经元的功能
输入向量X进来后与权向量W的转置进行內积操作得到一个标量再加上偏置项b最后经过一个非线性的激活函数f得到一个输出标量y。
用公式表示为 yf(WTXb)yf(W^TXb)yf(WTXb) ps其中 WTXW^TXWTXW转置后与X做矩阵乘法 也可以写成 W⋅XW·XW⋅XW与X做內积/点积但不要写成 WXWXWX
用图表示为
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是最基本的神经元网络形式由有限个神经元构成所有神经元的输入向量都是同一个向量。由于每一个神经元都会产生一个标量结果所以单层神经元的输出是一个向量向量的维数等于神经元的数目。 感知机
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