單個人工神經元的實現

人工神經元

神經元是構成神經網路的最基礎單元

網路結構：

人工神經網路由神經元模型構成，這種由許多神經元組成的資訊處理網路具有並行分布結構。

輸入資料採用二維陣列data儲存,輸入4組輸入資料（0,0) (0,1) (1,0) (1,1)。

計算人工神經元的程式的處理步驟如下：

單個人工神經元對於輸入訊號計算輸出值的計算步驟
( 1 ）初始化權重和閾值。
( 2 ） 
讀入輸入資料。( 3
）對於所有的輸入資料進行如下計算。
( 3-1）將輸入值和對應的權重相乘後合併。
( 3-2）減去閾值。
( 3-3 ）利用傳遞函式來計算輸出值。

1/*2

單個人工神經元
3輸入數（2輸入）
4傳遞函式的種類（階梯函式、sigmoid函式）
5各個輸入所對應的權重wi；
6閾值v7*/
8/*visual studio的互換性保證 */9
#define _crt_secure_no_warnings
1011
12 #include13 #include14 #include15
16#define input 2 /*輸入數*/ 
17#define maxinput 100 /*資料的最大個數*/
1819
20//
初始化權重
21void init_weight(double
w)22
2829
int getdata(double
data[input])
304445}
46 printf("
輸入資料完成\n");
結果與and邏輯運算相同
要注意的是：在終端(黑框)中手動輸入時，系統並不知道什麼時候到達了所謂的「檔案末尾」，因此需要用組合鍵然後按 enter 鍵的方式來告訴系統已經到了eof，這樣系統才會結束while。
在vs中，三組和enter 鍵，跳出while迴圈。
 
人工神經元
神經元是構成神經網路的最基本單位，構造乙個人工神經網路系統的首要任務就是構造人工神經網路模型。1 人工神經元的基本構成 我們希望人工神經元可以模擬生物神經元的一階特性 輸入訊號的加權和。對於每乙個人工神經元來說，可以接受一組來自系統中其他神經元的輸入訊號，每個輸入對應乙個權，所有輸入的加權，所有輸入...
第6章 單個神經元
部分知識點筆記 正向傳播 反向傳播 bp演算法 啟用函式 sigmoid函式 tanh函式 relu函式 swish函式 softmax演算法 處理分類問題 伴隨的分類標籤都為one hot編碼 損失函式 描述模型 值與真實值的差距大小 常用的演算法 均值平方差和交叉熵 交叉熵 輸入樣本屬於某一類的...
人工神經網路 理解人工神經元和神經網路
人工神經網路主要根據大腦神經元構建人工神經元，並且按照一定的拓撲結構建立神經元之間的連線，模擬生物神經網路。早期模型強調生物合理性，目前更加強調對認知能力的模擬，完成某種特定任務。人工神經網路系列部落格持續更新。由於本人更喜歡使用word和mathtype，所以較多截屏。如果我的理解有欠缺或者錯誤，...