1樓：另一所
神經網路神奇的地方在於它的每乙個元件非常簡單——把空間切一刀+某種啟用函式(0-1階躍、sigmoid、max-pooling)，但是可以一層一層級聯。輸入向量連到許多神經元上，這些神經元的輸出又連到一堆神經元上，這一過程可以重複很多次。這和人腦中的神經元很相似：
每乙個神經元都有一些神經元作為其輸入，又是另一些神經元的輸前滲入，數值向量就像是電訊號，在不同神經元之間傳導，每乙個神經元只有滿足了某種條件才會發射訊號到下一層神經元。當然，人虧清腦比神經網路模型複雜很多：人工神經網路一般不存在環狀結構；人腦神經元的電訊號不僅有強弱，還有時間緩急之分，就像莫爾斯電碼，在人工神經網路裡沒有這種複雜的信慧空脊號模式。
2樓：網友
神經網路的訓練依靠反向傳播演算法：最開始輸入層輸入遲鄭特徵向量，網路層層計算獲得輸出，輸出層發現輸出和正確的類號不一樣，這時它就讓最後一層神經元進行引數調整，最後一層雀旦森神經元不僅自己調整引數，還會勒令連線它的倒數第二層神經元調整，層層往回退著調整。經過調整的網路會在樣本上繼續測試，如果輸出還是老分錯，繼續來一輪迴退調整，直到網路輸出滿意為止。
這很像中國的文藝體制，武頃畝媚娘傳奇劇組就是網路中的乙個神經元，最近剛剛調整了引數。<>
神經網路的學習內容是什麼？
3樓：福瑞宜數智
神經網路的學習內容主要包括：
感知機（perceptron）：是一種線性分類模型，能夠解決二分類問題。
多層感知機（multilayer perceptron, mlp）：是一種由多個感毀尺知機堆疊而成的神經網路模型，能夠解決多分類問題。
卷積神經網路彎殲（convolutional neural network, cnn）：是一種深度學習模型，能夠自動學纖鬧高習資料的特徵，並在影象、**、文字等資料中進行分類、分析和識別。
迴圈神經網路（recurrent neural network, rnn）：是一種深度學習模型，能夠處理序列資料，如文字、語音、時間序列等。常見的有lstm和gru等。
什麼是神經網路，舉例說明神經網路的應用
4樓：卅法沃
我想這可能是你想要的神經網路吧！
什麼是神經網路：
人工神經網路（artificial neural networks，簡寫為anns）也簡稱為神經網路（nns）或稱作連線模型（connection model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分散式並行資訊處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的複雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連線的關係，從而達到處理資訊的目的。
神經網路的應用：
應用在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種訊號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機械人、複雜系統控制等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的程序中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
神經網路的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。主要的研究工作集中在以下幾個方面：
生物原型。從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。
建立模型。根據生物原型的研究，建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。
演算法在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機模擬或準備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。
神經網路用到的演算法就是向量乘法，並且廣泛採用符號函式及其各種逼近。並行、容錯、可以硬體實現以及自我學習特性，是神經網路的幾個基本優點，也是神經網路計算方法與傳統方法的區別所在。
神經網路的一些基礎知識
5樓：張三**
背景 ：神經元在接收到輸入之後，不會立即做出反應，而是要等輸入增強到超過乙個閾值，才會觸發輸出。也就是說，神經元不希望傳遞微小的雜訊訊號，而只是傳遞有意識的明顯訊號。
兩個要點 ：1. 啟用函式的形式；2. 啟用閾值。
兩種啟用函式 ：階躍函式和s函式(邏輯巨集亂旁函式)
通過改變連線權重，可以控制神經元輸入值的大小。訓練前對權重進行初始化，這些初始值藉助誤差進行學習優化，從而調整神經元之間的連線權重。
注意 ：輸入神經元不使用啟用函式。
1）輸入，（2）權重，（3）啟用函式，（4）輸出。
更新原則 ：（1）誤差均分；（2）蔽橡按權重分配。
以尋找二次函式的最小值為例：
步驟： （1）任取初始點；（2）求斜率；（3）往相反的梯度方向增加x值。
為提高準確性 ：
1）選取多個起點陪野，多次訓練神經網路；
2）選取合適的誤差函式，利用梯度下降尋找誤差函式極小值點，即是最優權重；
權重更新矩陣。
神經元連線如下圖所示：
以隱藏層和輸出層之間的權重更新為例，誤差函式定義為目標值與實際值之間的均方誤差。
2）禁止將初始權重設定為相同的恆定值，禁止將初始權重設定為零。
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