神經網路
1樓：機器
神經網路是一種運算模型，模擬大腦神經網路處理、記憶資訊的方式進行資訊處理。晌棗敏。
上圖每個圓圓的圈稱之為節點，節點就是對輸入資料乘上一定的權重後，進行函式處理。
每兩個節點間的連線都代表乙個權重，這相當於人工神經網路的記憶。
術語上把上面乙個個圓圈叫做「神經元」，深入瞭解這些圈圈的內部構造。
當這些圈圈（神經元）收到資料輸入時，經歷三個步驟：
輸出的結果又可以作為資料進入下乙個神經元。
還有乙個「偏置」的定義用來完善步驟二，這裡就不提了。
有時候會遇到這樣的神經網路的圖，其實就是把上面兩種型別圖結合起來。
輸入資料經過3層神經網路處理後，輸巖悔出結果。
不同層數可以有不同數量的神經元。
每個神經元都有對應輸入值的權值w，以及乙個偏置b，還有乙個啟用函式f。
每個神經元的權重w、偏置b、啟用函式f都可以不一樣。
所以針對這一特性，當神經元函式採用sigmoid函式時，權重的計算：
其中gj計算如下：
這裡y為實際分類，y^為**分類（神經元f處理結果） 詳細計算。
有一組資料，包含4個樣本，每個樣本有3個屬性，每乙個樣本對於乙個已知的分類結果y。（相當於已知結果的訓練樣本，4個樣本，3個特徵）
每個樣本有3個屬性，對應3個權重，進入神經元訓練。第宴枝一層採用10個神經元進行處理。
步驟一：輸入資料*權重。
步驟二：代入函式f中計算。
上面加權求和後的資料帶入函式，這裡使用sigmoid函式。
到這一步一層的神經網路就處理好了，比較**結果和實際y之間的數值差（上面演算法中提到的偏差d）為.00641069、，相差不多。
步驟三：完善權重w
一開始的權重是隨便設定的，故需要根據公式需要完善權重值。
權重計算結果為，，，三個屬性重新賦予合適的權重。
什麼叫神經網路
2樓：天羅網
神經網路是新技術領域中的乙個時尚詞彙。
很多人聽過這個詞，但很少人真正明白它是什麼。
神經網路」這個詞實際是來自於生物學，而我們所指的神經網路正確的名稱應該是「人工神經網路（anns）」。
在本文，我會同時使用吵模這兩個互換的術語。
乙個真正的神經網路是由數個至數十億個被稱為神經元的細胞（組成哪燃我們大腦的微小細胞）所組成，它們以不同方式連線而型成網路。
人工神經網路就是嘗試模擬這種生物學上的體系結構及其操作。
在這裡有乙個公升緩緩難題：我們對生物學上的神經網路知道的不多！因此，不同型別之間的神經網路體系結構有很大的不同，我們所知道的只是神經元基本的結構。
神經網路到底能幹什麼，神經網路能幹什麼？
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