精读西瓜书(第五章-神经网络)-神经元模型, 感知机与多层网络

写在前面

  • 今天, 我们将会学习神经元模型, 感知机与多层网络. 大家在学习与理解的过程中, 如果遇见问题, 可以利用google先搜索一下, 仔细想想, 如果还是未解决, 可以在文章下面留言, 或者直接微信联系博主.

神经元模型

  • M-P神经元模型: 在M-P神经元模型中, 神经元接受到来自 个其他神经元传递过来的输入信号, 这些输入信号通过带权重的连接(Connection)进行传递, 神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较, 然后通过'激活函数'(Activation Function)处理以产生神经元的输出, 如下图:
  • 激活函数(Activation Function), 常用的激活函数如下:
  • 阶跃函数:


  • Sigmoid函数:


  • ReLU函数:


  • SoftMax函数:

感知机与多层网络

写在后面

  • 相信大家在读完今天的文章之后, 会对神经网络有个大致的认识, 明天我们将会继续学习误差逆传播算法.

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