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机器学习之人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)

人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是机器学习中的一种模型,灵感来源于人脑的神经网络结构。它由神经元(或称为节点)构成的层级结构组成,每个神经元接收输入并生成输出,这些输入和输出通过权重进行连接。

人工神经网络(ANN)是一种模仿生物神经系统构建的数学模型,用于模拟人脑处理信息的方式。它由大量的人工神经元(也称为节点)组成,这些神经元通过连接相互通信,并形成层次结构,可用于解决各种复杂的问题。

人工神经网络的组成

  1. 神经元(Neurons): 人工神经网络是由神经元组成的,每个神经元都有输入、权重、激活函数和输出。

    • 输入: 每个神经元接收来自其他神经元或外部输入的信息。

    • 权重: 每个连接都有一个权重,用来调节输入的重要性,这些权重在训练过程中会被不断调整。

    • 激活函数: 神经元通常会应用激活函数,例如Sigmoid、ReLU(Rectified Linear Unit)等,以产生非线性的输出。

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  1. 层次结构(Layers):<

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