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什么是人工神经网络(ANNs)？
% l8 b. m& Y! b$ f1 P6 t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。
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人工神经元模型
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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。
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神经网络概述+ x* g/ p2 j. J. e; L4 p" e
按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络
1 ? m0 q& `" t3 M按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络
6 c* z y) A4 X( l }8 g按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络
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BP神经网络
/ _0 Q& Z ?0 r- 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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