Python实现简单的神经网络

上传者: 38708707 | 上传时间: 2022-10-16 17:38:28 | 文件大小: 379KB | 文件类型: PDF
从零开始学习神经网络在说神经网络之前,我们讨论一下神经元(Neurons),它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入,然后执行某些数学运算后,再产生一个输出。比如一个2输入神经元的例子:在这个神经元里,输入总共经历了3步数学运算,先将输入乘以权重(weight):最后经过激活函数(activationfunction)处理得到输出:激活函数的作用是将无限制的输入转换为可预测形式的输出。一种常用的激活函数是sigmoid函数:sigmoid函数的输出介于0和1,我们可以理解为它把(-∞,+∞)范围内的数压缩到(0,1)以内。正值越大输出越接近1,负向数值越大输出越接近0。举个例子,上面神经元里的

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