深度学习--神经元

最新推荐文章于 2025-06-25 14:23:49 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 神经元
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43283397/article/details/99999639
本文探讨深度学习中神经元的功能与线性回归的区别，重点解析通过激活函数引入非线性因素，使模型能够处理复杂的数据关系。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深度学习的深体现在网络的深度上，其实可以把每一个神经元想象成一个函数f(wx) 就好了，也就是给定一个带权重的输入x,输出一个y值，并且这个函数往往是一个非常简单的非线性函数

根据不同的输入的重要程度分配不同的权重，将输入与权重相乘之后，再将这些值相加，并增加一个称为偏置的 b 。但是这样形如线性方程 z = mx+b .那么神经元与线性回归的区别在哪呢？

哈哈，原来是通过激活函数或传递函数f(), 引入了非线性因素，输出结果为 y=f()

深度学习—神经元
qq_39301447的博客
08-08 814
其中sigmoid可以实现一个简单的概率分类判断，假定“0”和“1”各代表一个概念，那么最后的输出在区间【0，1】，更接近“1”，就代表它是更可能是“1”所代表的概念。总之每个激励函数都有自己的“个性”（特性），根据不同的算法模型和应用场景，会搭配使用不同的激励函数，当然最终的目的只有一个，就是让算法模型收敛的越快，拟合的越好.得到的3.5即我们拟合出来的一个苹果的品质假定为y1，用这个值与已经标定好的真实品质y0做差，就可以得到一个数据的拟合值与真实值的误差，根据不同训练目的的需要，进行数学函数映射。
深度学习（三）—— 神经元与神经网络_神经网络神经元
2401_84181070的博客
04-29 739
tt 为神经元的输出使用数学公式表示就是：tfWTAbt=f(WTA+b)可见，。1943 年，McCulloch 和 Pitts 将上述情形抽象为上图所示的简单模型，这就是一直沿用至今的。把许多这样的神经元按照一定的层次结构连接起来，就得到了神经网络。
【机器学习之深度学习】神经元、层的基本概念，神经网络以及神经元与线性回归和逻辑回归的相似之处
ya的博客
08-09 2110
神经元是深度学习模型的基本单元，它模拟人脑中的神经元。在数学上，神经元接收输入，通过权重和偏置进行转换，并应用一个激活函数来产生输出层是由多个神经元组成的集合，它在神经网络中执行特定的变换神经元和层是深度学习模型的核心组成部分，它们共同工作，使得深度学习能够处理复杂的数据和任务已构建了一个非常简单的神经网络已经探索神经元与线性回归和逻辑回归的相似之处
深度学习基础知识（神经元，神经网络，卷积神经网络）
2401_87398633的博客
04-19 1124
模型在训练数据上表现极好（甚至记住噪声），但在新数据（测试集）上表现差，本质是模型过于复杂，失去了泛化能力。
深度学习（一）——神经元——介绍
老简单题
11-24 8107
1.什么是神经元 这里的神经元指的是人工神经网络中的神经元。神经元是一种处理单元，是对人脑组织的神经元的某种抽象、简化和模拟。是人工神经网络的关键部分。通过神经元，人工神经网络可以以数学模型模拟人脑神经元活动，继而进行高效的计算以及其他处理。 2.应用到计算机中 有一些输入，然后给一个输出。 3.应用到数学中 在数学上，在机器学习中的神经元就是一个数学函数的占位符，它仅有的工作就是对输入使用一个函数，然后给一个输出。 ...
深度学习基础之一个神经元
weixin_45081640的博客
06-28 2463
神经元   深度学习中最基础的概念：神经元，现在所流行的神经网络，几乎都是由神经元通过不同的方式组合而成的，一个完整的神经元主要由两部分组成，分别是线性函数和激励函数。   线性函数：      y = wX + b     线性函数的公式都是这样的表达方式，这里的x表示输入，y表示输出，w表示权重，b表示偏差。     输入：神经元处理之前的数据，x不一定是一个数，也可以是一个矩阵或者其他数据      输出：经过神经元处理之后的数据，输出的数据也可以是各种形式的数据，由输入数据和神经元决定     权重
机器学习-卷积神经网络
05-05
Dropout将神经网络中的部分神经元随机删除，以避免过拟合。 优化算法 优化算法是卷积神经网络的核心组件之一。优化算法的主要任务是最小化损失函数。常用的优化算法包括SGD、Momentum、Adagrad、Adadelta、Adam等...
精品推荐-《神经网络与深度学习》完整版课件-211页.pptx
12-02
神经网络与深度学习是一门涵盖机器学习、人工智能、生物神经元等多学科交叉的前沿技术课程。本课程件深入浅出地介绍了从基础知识到高级概念的全方位内容，涵盖了从基本的机器学习原理到复杂的深度学习模型，总计211...
深度学习-神经网络
2301_77698138的博客
09-13 1844
本文主要介绍了神经网络部分组成，例如基本单元、网络层、偏置、权重与激活函数等组成部分。其中简述了网络层的三部分，即输入层、输出层与隐藏层，然后讲到了神经网络中的可训练参数，即偏置与权重，它们共同决定了网络的行为和性能。其次我们介绍了神经网络常用的几种激活函数，通过图像与公式为大家展示了几种激活函数的异同。最后我们为大家讲述了神经网络的优缺点，以便让大家合理的运用神经网络。
神经网络与深度学习-----基于Tensorflow的手势识别.zip
05-09
深度学习的核心是神经网络，它由若干个层次构成，每个层次包含若干个神经元。神经元接收上一层次神经元的输出作为输入，通过加权和转换后输出到下一层次神经元，最终生成模型的输出结果。神经网络之间的权值和偏置是...
神经网络与深度学习-课后习题答案
09-09
在神经网络和深度学习的学习过程中，理解并解决各种问题至关重要。以下是对提供的课后习题内容的详细解析： 首先，关于Softmax回归的习题3.6，软最大回归的权重向量是冗余的，因为它们可以通过减去一个常向量而不...
A.深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数
丨汀、的博客
04-03 1396
在生物学中，神经元细胞有兴奋与抑制两种状态。大多数神经元细胞在正常情况下处于抑制状态，一旦某个神经元受到刺激并且电位超过一定的阈值后，这个神经元细胞就被激活，处于兴奋状态，并向其他神经元传递信息。基于神经元细胞的结构特性与传递信息方式，神经科学家 Warren McCulloch 和逻辑学家 Walter Pitts 合作提出了“McCulloch–Pitts (MCP) neuron”模型。在人工神经网络中，MCP模型成为人工神经网络中的最基本结构。MCP模型结构如 图1 所示。图1 MCP 模型结构。
深度学习基本概念备忘（1）--神经元
qq_54700138的博客
03-26 447
神经元、净输入、Sigmoid 型激活函数（Logistic 函数和Tanh 函数）ReLU 函数、Swish 函数、高斯误差线性单元（GELU）、Maxout 单元
深度学习：神经元（Neuron）：人工神经网络中的基本单元
m0_73640344的博客
10-26 2116
神经元是构建任何神经网络架构的基石，它们的设计和功能直接影响到模型的性能和应用范围。理解神经元的工作原理是深入探索和利用深度学习技术的前提。通过合适的训练，神经网络可以在各种复杂任务中实现人类水平或超越人类的性能。
深度学习（三）—— 神经元与神经网络
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hu_wei123的博客
10-23 3万+
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深度学习基础 - 神经元
二分掌柜的
11-04 720
深度学习基础 - 神经元 flyfish 以直线为例 y=∑i=1nwi×xi+b=w⋅x+by=\sum_{i=1}^nw_i\times x_i + b = w\cdot x + by=i=1∑n​wi​×xi​+b=w⋅x+b
深度学习的人工神经元
最新发布
major的博客
06-25 1414
感知器运算的通⽤性既是令⼈⿎舞的，⼜是令⼈失望的。令⼈⿎舞是因为它告诉我们感知器 ⽹络能和其它计算设备⼀样强⼤。但是它也令⼈失望，因为它看上去只不过是⼀种新的与⾮⻔。这简直不算个⼤新闻！然⽽，实际情况⽐这⼀观点认为的更好。其结果是我们可以设计学习算法，能够⾃动调整⼈⼯神经元的权重和偏置。这种调整可以响应外部的刺激，⽽不需要⼀个程序员的直接⼲预。这些学习算法是我们能够以⼀种根本区别于传统逻辑⻔的⽅式使⽤⼈⼯神经元。
深度学习入门——神经元
ClareQi的博客
04-04 1万+
1. 深度学习的本质是要理解什么是神经网络和神经元。神经元：其实是一个数学模型：神经元在我看来其实是 一个  输入值 + 计算方式 + 输出值 。这样一个数学表达式。一系列的神经元  连接在一起就组成了神经网络。下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以及2个计算功能。注意： 深度学习中 所说的 连接  其实都是 一个 数学意义上的权值。   假设 输入1=a1，输入2=a2，输入3...
[入门笔记]神经网络浅讲：从神经元到深度学习
蓁蓁尔的博客
04-16 3486
原文：神经网络浅讲：从神经元到深度学习 这篇文章介绍很好，深入浅出、很容易懂但是该有的东西都讲到了，一口气看下来会觉得很爽。因为文章很长所以下面主要是上文中的一些摘抄。1.神经网络的“三起三落” 1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts参考了生物神经元的结构，发表了抽象的神经元模型MP。 神经元： 影响： 1943年发布的MP模型，简单却建立了神经网络大厦的地基
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