机器学习算法源码全解析(四)-人工神经网络关键核心知识点汇总

本文详细介绍了人工神经网络的核心知识点,包括单层与多层神经网络的学习过程,重点阐述了感知器的工作原理、激活函数、权重训练及后向传送方法。通过对隐藏层功能的探讨,揭示了多层网络如何处理非线性问题并学习复杂模式。

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前言

神经网络里面主要就是单层神经网络学习和多层神经网络学习,涉及到知识点主要就是感知器,线性分割,影藏层,权重校正,误差的平方和等知识点。

感知器:是神经网络最简单的形式,单层双输入感知器的结构如下:

感知器的作用是将输入分类,超平面有线性分割函数定义:

下图是感知器的线性分割:两输入感知器和三输入感知器的情形。

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