模拟神经网络

模拟神经网络

模拟神经网络是指在计算机上实现神经网络的数学计算过程，以模仿生物神经元的行为。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入、应用权重和偏置，并通过激活函数生成输出。这种模拟常用于模式识别、分类和回归任务。下面我将逐步解释核心概念，并提供一个简单的Python实现示例。

神经网络的基本结构

神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层：

• 输入层：接收原始数据，如特征向量 $x=[x_1,x_2,\dots ,x_n]$。
• 隐藏层：包含多个神经元，每个神经元计算加权和并应用激活函数。对于一个神经元，其输出计算为：
  $$z=w\cdot x+b$$