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3.2 神经网络概述-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授

时间:2021-02-12 17:17:22

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3.2 神经网络概述-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授

神经网络概述

人体神经元模型

神经元的可以分为四个区域:

接收区(receptive zone):树突接收到输入信息。触发区(trigger zone):位于轴突和细胞体交接的地方,决定是否产生神经冲动。传导区(conducting zone):由轴突进行神经冲动的传递。输出区(output zone):神经冲动的目的就是要让神经末梢,突触的神经递质或电力释出,才能影响下一个接受的细胞(神经元、肌肉细胞或是腺体细胞),此称为突触传递。

人工神经网络

人工神经网络(ANN:Artificial Neural Network),简称神经网络(NN:Neural Network)。迄今为止,人工神经网络尚无统一定义,其实一种模拟了人体神经元构成的数学模型,依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

上图显示了人工神经网络是一个分层模型,逻辑上可以分为三层:

输入层:输入层接收特征向量 x 。输出层:输出层产出最终的预测 h 。隐含层:隐含层介于输入层与输出层之间,之所以称之为隐含层,是因为当中产生的值并不像输入层使用的样本矩阵 X 或者输出层用到的标签矩阵 y 那样直接可见。

参考资料

维基百科-神经元

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