要說深度學習(deep learning)，就必須說神經網路，或者稱為人工神經網路(artificial neural network,ann)
人工神經網路，顧名思義，是乙個可以說是仿生學的概念
人的神經細胞圖
神經元通過位於細胞膜或樹突上的突觸接受訊號。當接受到的訊號足夠大時（超過某個門限值），神經元被啟用然後通過軸突發射訊號，發射的訊號也許被另乙個突觸接受，並且可能啟用別的神經元。
人類從這種通過神經細胞之間的剌激來傳遞資訊的方式中獲得了啟迪，是否我們也可以設計這樣的網路結構，讓它們彼此之間通過某種方式互相剌激，協同完成資訊處理呢？
於是人類受到生物神經細胞結構啟發而引出了神經網路。
人工神經網路 多層神經網路
模型原型 sklearn.neural network.mlpclassifier hidden layer sizes 100,activation relu algorithm adam alpha 0.0001,batch size auto learning rate constant le...
人工神經網路
人工神經網路 artificial neural network,ann 通過對大量歷史資料的計算來建立分類和 模型。神經網路的學習就是通過迭代演算法對權值逐步修改優化的過程。學習的目標是通過修改權值是訓練樣本集中所有樣本都能被正確分類。人工神經元用於模擬生物神經元，人工神經元可以看作乙個多輸入 單...
人工神經網路
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.model selection import train test splitann建模...