神经网络的基本概念

本文作者小亮整理了神经网络的基本概念,包括神经元、连接、偏置、激活函数、输入层、隐藏层、输出层等,帮助读者深入理解神经网络中各个概念的重要性及其作用,以应对机器学习面试和实际工作中的挑战。

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       小亮最近开始重新学习神经网络,发现之前好多概念名词什么的自己都不清晰,今天特意整理了一下这些基本概念以及在神经网络中为什么要引入这些名词?详情请见下文!

       这里是小亮的blog地址:https://legendtianjin.github.io/NextLegend.github.io/
       笔者信息:Next_Legend QQ:1219154092 机器学习 深度学习 模式识别 自然语言处理

——2018.9.6于天津大学


一、缘由

       现在大家都知道机器学习很火,很多学习机器学习的同学非常容易被神经网络中的各种名词或者概念搞懵逼,社会上很多互联网公司招聘机器学习算法岗位的也很多,这个岗位也确实是个费脑又高薪的岗位。但是呢,在现场面试的时候你能否现场手工推导公式?讲清楚它们背后的故事吗?这就需要平时的积累,至少应该把相关概念搞明白,古语云:“知己知彼,方能百战不殆!” 下面小亮将带你了解这些名词或者概念的含义,以便做到心中有逻辑,代码方不乱!

二、神经网络的基本概念

1、神经元

       它是神经网络的基本单位。它获得一定数量的输入和一个偏置值。当信号(值)到达时会乘以一个权值。如果神经元有4个输入,那么就有4个权值,权重可以在训练时调整。

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2、连接

       将一个神经元连接到另一层或同一层的另一个神经元。连接伴随着与之相关联的权值。训练的目标是更新此权值以减少损失(即错误)。

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