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什么是人工神经网络(ANNs)？
7 b. y* G. W: [- j- X' C& S- B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。3 V0 {% I/ B9 |" J: R
8 ^' q. ]9 x/ G
人工神经元模型0 I5 D; h) G- L/ l
3 d, _- R1 \4 H. m- ^' r* A. \
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其中 X X X为输入的向量； W W W为权重变量； θ \theta θ是偏执值； n e t net net为 x , w x,w x,w向量的内积减 θ \theta θ; f ( ⋅ ) f(\cdot) f(⋅)是激活函数。
. d" _. X* D* ]( g% e9 k& D7 U( C0 Y
: j7 z! E. H$ e" T5 T+ Q
4 Y% K8 W+ }% e7 n& q M/ s; H神经网络概述+ W0 p6 s& e* E0 i) I7 B2 D
按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络) n' P1 S# ^( C' A
按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络) e3 }& _0 p' }
按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络
) D: [$ Y4 ^& x. f
7 _% d' e2 s9 q9 jBP神经网络$ l+ |/ A# ]8 q2 I7 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。+ V( v' @1 n- r+ u
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。
# p# z3 E6 U2 C反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。
/ H L/ T% N. |3 A5 P: T' z! P算法：
/ `; |+ \9 i# h6 Q7 D0 e第一阶段：传播
8 x$ `& F2 _. ?0 {
3 t! u/ O% H; a$ r% [& {! d( w3 M前向传播：
: l" M5 h s3 A4 \6 ~- E9 }0 N% n" z/ y) z: {+ R7 G/ n/ r
4 l& ~& {. P* ] O7 k& M
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5 C6 A, i, o: U. W& r4 e, r) z反向传播：
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发表于 2021-7-15 10:57
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