第一次接觸神經網路時，感覺它太神奇，太有趣了，同時也勾起我對生物的一些情愫，高中那會酷愛生物，然而高考陰差陽錯調劑到資訊與計算科學，進而到計算機專業，基於那點對生物的情愫，我打算用生物的方法理解一下人工神經網路.
首先，我們來學習一下生物中的神經元在受刺激的情況下如何進行反應.
當樹突末端接收到刺激，當刺激突破一定的閾值，神經元開始興奮，刺激開始以電訊號-化學訊號的形式開始傳導。
人工神經元正式仿照這種結構，下面開始介紹是如何仿照這種結構的
上圖是乙個簡單的m-p模型，在這個模型中，神經元接收n個輸入訊號，這些輸入訊號通過帶權的連線進行傳遞，接收的總輸入
xi：表示第i個輸入值.
wi：權重，用以表示第i個輸入對神經元興奮所作的貢獻.
b：偏置.作用根據其值的正負，增加或降低啟用函式的輸出.
n：淨輸出.
f ：啟用函式：函式本身表示的是一種對映關係，而啟用函式的作用是用來限制神經元的輸出振幅。由於它將輸出訊號限制到一定範圍的定值，從而又叫「壓制函式」.
a： 輸出值.
神經網路初探 MATALB
1.開啟方式 在matlab命令列輸入nntool，或者通過 start 選單尋找 主要分為6個部分 第1部分中顯示的是系統的輸入資料 第2部分是系統的期望輸出 第3部分是網路的計算輸出 第4部分是網路的誤差，即2和3之間的差異 第5部分呈現的是已經建立的神經網路例項 第6部分是資料的匯入和網路模型...
初探深層神經網路
深度學習與深層學習網路 tensorflow中，tensor就是多維陣列，維基百科對深度學習的精確定義為 一類通過多層非線性變換對高複雜性資料建模演算法的合集 因為深層神經網路是實現 多層非線性變換 最常用的一種方法，所以在實際中基本上可以認為深度學習就是深層神經網路的代名詞。從維基百科給出的定義可...
學習筆記 RBF神經網路初探
徑向基函式是一種函式的取值僅僅與輸入的中心點有關的函式，具有這種性質的函式就稱為徑向基函式。比如，高斯函式是一種徑向基函式，其輸出值的大小與距離中心點的距離有關，距離中心點越遠，函式值越小，距離中心點越近，函式值越大。rbf神經網路一般具有兩層結構，是一種前向神經網路。第一層的作用是將輸入由非線性可...