神经网络基础-初识神经网络

人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN )也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型 。人脑可以看做是一个生物神经网络,由众多的神经元 连接而成。各个神经元传递复杂的电信号,树突接收到输入信号 ,然后对信号进行处理,通过轴突输出信号。下图是生物神经元示意图:
当电信号通过树突进入到细胞核时,会逐渐聚集电荷。达到一定的电位后,细胞就会被激活,通过轴突发出电信号。

那怎么构建人工神经网络中的神经元呢?

这个过程就像,来源不同树突(树突都会有不同的权重)的信息, 进行的加权计算, 输入到细胞中做加和,再通过激活函数输出细胞值。

接下来,我们使用多个神经元来构建神经网络,相邻层之间的神经元相互连接,并给每一个连接分配一个强度,如下图所示:

神经网络中信息只向一个方向移动,即从输入节点向前移动,通过隐藏节点,再向输出节点移动。其中的基本部分是:

  1. 输入层:即输入 x 的那一层
  2. 输出层:即输出 y 的那一层
  3. 隐藏层:输入层和输出层之间都是隐藏层

特点是:

  • 同一层的神经元之间没有连接。
  • 第 N 层的每个神经元和第 N-1层 的所有神经元相连(这就是full connected的含义),这就是全连接神经网络。
  • 第N-1层神经元的输出就是第N层神经元的输入。
  • 每个连接都有一个权重值(w系数和b系数)。
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