什么是神经网络 (Neural Network)

最新推荐文章于 2021-06-29 09:13:39 发布
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#人工智能

本文解释了反向传播的概念及其在人工神经网络中的作用，对比了人工神经网络与生物神经网络的区别，并提供了深入学习神经网络的相关资源。

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  1. 反向传播：

可以看作是再一次将传过来的信号传回去, 看看这个负责传递信号神经元对于”讨糖”的动作到底有没有贡献, 让它好好反思与改正, 争取下次做出更好的贡献. 

  1. 生物神经网络和人工神经网络的差别：

人工神经网络靠的是正向和反向传播来更新神经元, 从而形成一个好的神经系统, 本质上, 这是一个能让计算机处理和优化的数学模型. 而生物神经网络是通过刺激, 产生新的联结, 让信号能够通过新的联结传递而形成反馈. 

  1. 学习资料:
  1. 每个神经元的参数不一样，每一次刺激时被激活的神经元也不一样。

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图神经网络实战（1）——图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)基础
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本节全面介绍了图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) ，包括其在数据分析和机器学习中的重要性。首先探讨了图作为数据表示的相关概念及其在各个领域的广泛应用；然后深入探讨图学习的重要性，包括不同的应用和技术。最后，重点介绍了 GNN 架构，并对比了它与其他方法之间的原理和性能差异。
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汪雯琦的博客
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浅谈Neural Networks神经网络介绍神经网络原理感知机激活函数Sigmoid 函数双曲正切函数（tanh）后序 神经网络介绍 人工神经网络（Artificial Neural Networks）也简称为神经网络（NN）。是模拟人类大脑神经网络的结构和行为。 20 世纪 80 年代以来，人工神经网络（Artificial Neural Network）研究所取得的突破性进展。神经网络辨识是采用神经网络进行逼近或建模，神经网络辨识为解决复杂的非线性、 不确定、未知系统的控制问题开辟了新途径。 神经网
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标题“python神经网络NeuralNetwork.zip”和描述“python神经网络（Neural Networks,NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个...
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