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一文搞懂神经网络

策略咨询 2020-06-29 11:355720506棋牌游戏

人工智能是这几年非常火的技术,上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心,也就是说没有神经网络就没有人工智能,那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。这篇文章没有数学公式、没有代码,旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识。

作者:朱钢

人工智能是这几年非常火的技术,上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心,也就是说没有神经网络就没有人工智能,那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。这篇文章没有数学公式、没有代码,旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识。

一、什么神经网络

概念 所谓神经网络简单说就是包含多个简单且高度相连的元素的系统,每个元素都会根据输入来处理相关信息。神经网络是由节点组成,这些节点相互链接,信息传入到输入层之后由多个隐藏层进行处理,处理完后再传递给输出层进行最终处理。这里所说的最终处理有可能是输出结果,也有可能是作为输入数据传入到另外的神经网络或者节点进行下一轮的处理。 在上面的内容中我们多次提到节点,那么什么是节点呢?节点也被称为神经元,是一个神经网络的基本单元。它通过接收输入的数据来计算出应该输出的数据,输入的数据可能来自于其他节点或者是外部的输入源。针对每个输入的数据都会有权重,权重是根据输入数据的重要性进行分配得来的。当节点收到输入的数据后,将输入的信息加权和之后再传递给激活函数,然后激活函数通过计算输出最后的输出数据。

训练简述 前面我讲解了神经网络和节点的概念,下面我们就看一下神经网络是怎么训练的。简单说就是修改输入层的输入权重,通过隐藏层处理数据,再通过激活函数对它们进行最终处理。最常见的神经网络学习方式叫做 delta 。 delta 是一种监督规则,每当向神经网络发送一种学习模式时都会调用它,这种情况被称为循环。 在神经网络训练中还涉及到一个概念:误差率。误差率简单地说就是我们向神经网络输入一张图片时,它识别出的结果和正确答案之间的差异。我们训练神经网络最根本的目的就是降低误差率,让每次识别都无限接近于0。

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