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什么是人工神经网络(ANNs)？
6 D" k4 F* }; A+ u: |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。
" ` P% v5 G7 S% q0 c0 G2 G: W- x' m( @& D2 D# U# r/ [
人工神经元模型5 g) p- k& }0 ]+ O+ e9 H, S7 F
# Q1 W, {8 M; _" q
6 o; a! E: H. h4 c( Y7 ^- A, w: P. A! P, M# X. s9 @% N
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。& u4 t$ T3 K. D6 H
# b) P: ], I, u9 B
* `7 D X7 C1 U) P, n/ p! i" ~5 M
/ C. T& H: T$ W H( R神经网络概述" W! h; Q; N4 Z" Q( C. k
按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络/ O/ ?; }0 w1 H C" B9 z
按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络; X" D# R) c6 l4 ?
按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络
9 |0 w! G0 ~' U8 {% d! p6 m: T3 ^+ b( ?& k
BP神经网络# p7 P. x6 K# 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。2 N6 B8 q5 P8 g
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。
u, p) b: c, p! |1 W1 h1 U& o- z反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。
, X; }) ^5 V/ I# R3 \算法：/ U, Q& ^0 o- w: h# D
第一阶段：传播
6 d& Q s) Q7 c+ N, q, R
% A" q- {4 F# B4 `' F- h5 a前向传播：% F- T8 k# P6 V8 P" n4 v
8 {- d0 ?" {& ~2 f+ ^' q: D
9 d7 y. a0 X) q" I9 L0 A
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y2 F- _" M3 }
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反向传播：* L' ]: F% R* v
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发表于 2021-7-15 10:57
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