神经网络理论及应用,神经网络通俗易懂

通俗易懂：彻底明白什么是神经网络

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想象一个黑箱子，你给它输入（样本），它给你输出（实际输出），但是输出和你想要的结果有偏差，于是你事先告诉它你想要的结果（期望输出），它做一些调整（调整内部权值和阈值）以适应你的期望，如此反复，黑箱子就摸透了你的这些样本的规律，于是在来一些没有期望输出的样本就能预测输出了，但是这些样本必须是属于一类问题的，如果换了一类就必须重新训练它，这个黑箱子是神经网络，有很多有层次有连接的神经元构成。

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神经网络的基本原理是什么?

神经网络的基本原理是：每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化常见的神经网络结构。

基本上，神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元，这些网络可以把数据处