《機器學習》 神經網絡

1.神經元模型         神經網絡中最基本的成分是神經元模型，即「簡單單元」。「M-P神經元模型」，神經元接收到來自nn個其他神經元傳遞過來的輸入信號，這些輸入信號通過帶權重的連接進行傳遞，神經元接收的總輸入值將與神經元的閾值進行比較，然後通過「激活函數」處理以產生神經元的輸出。            理想中的激活函數是階躍函數，它將輸入值映射爲輸出值「0」或「1」，顯然「1」對應神經元興奮

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