人工神经网络模型详解与应用
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更新于2024-08-07
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"神经网络模型-learning.groovy.3.java-based.dynamic.scripting.2nd.edition (英文版pdf)"
本文主要介绍了神经网络模型及其基础知识,特别关注了人工神经网络的基本构建块和学习算法。神经网络是受到生物神经元结构启发的数学模型,用于模拟人脑的功能。该技术起源于1943年MP模型的提出,并在20世纪80年代取得了显著进展,成为多学科交叉领域的一部分,应用于模式识别、图像处理、智能控制等多个领域。
人工神经元模型由以下三个核心部分组成:
1. **连接**:这些代表生物神经元间的突触,权重表示连接强度,正权重表示激活,负权重表示抑制。
2. **求和单元**:将所有输入信号进行加权求和,即线性组合。
3. **非线性激活函数**:对加权和进行非线性转换,限制输出幅度,并通常保持在0到1之间(或-1到1之间)。
4. **阈值**(或偏置):决定神经元是否被激活。
数学上,神经元模型可以表示为:
\[ \sum_{j=1}^{L} w_{jk}x_j - \theta_k = u_k \]
\[ y_k = \phi(u_k) \]
其中,\( x_j \) 是输入信号,\( w_{jk} \) 是权重,\( u_k \) 是线性组合结果,\( \theta_k \) 是阈值,\( \phi \) 是激活函数,\( y_k \) 是神经元的输出。
在实际应用中,有时会将阈值纳入输入,通过增加一个权重为阈值的常数输入(1或-1)来实现。
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