1. 神经元（Neuron）：神经网络的基本单元，类似于人脑中的神经元。每个神经元接收输入信号，对输入进行加权求和，然后通过一个非线性的激活函数处理，产生输出。通过加权输入求和后经由非线性激活函数转换，实现对信息的初步加工与传递，其核心在于权重与偏置的精细调整，以捕获输入数据的关键特征。2. 层（Layer）：由...
受生物神经所启发,人们发明了人工神经网络。 1.1 生物神经元 我们先概括一下生物神经元的结构: 生物神经元 大脑中充满了神经元。神经元有分叉很多的树突与一支较长的轴突,轴突末端有一些突触。 神经元细胞体相当于计算单元。树突通过突触接受其他神经元的输入。信息经过轴突,最后通过突触传递给其它神经元。信息的载体...
神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数...
BP(Backpropagation)神经网络是ANN神经网络的一种,是一种常用的前馈神经网络,由一个输入层、一个或多个隐含层和一个输出层组成。BP神经网络的核心思想是利用梯度下降法,通过反向传播不断调整网络的权值和阈值,使得网络的实际输出与期望输出之间的误差均方差达到最小。BP神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络(Artificial Neural Networks),是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲,它是一个数学模型。神经网络模型由网络拓扑．节点特点和学习规则来表示。神经网络对人们的巨大吸引力主要在下列几点：1．并行分布处理。2．高度鲁棒性和容错能力。3．分布...
【新智元导读】Nature刊登了纽约大学等机构的研究人员在人工智能领域最新突破，证明神经网络具有类似人类语言的泛化性能，再一次印证了AI发展的无限潜力！35年来，认知科学、人工智能、语言学和哲学领域的研究人员一直在争论神经网络是否能实现类似人类的系统泛化。具体来说，人们一直认为，AI无法像人类一样具有「系统泛化（...
人工神经网络由于缺乏组合性，不太可能成为合理的认知模型。换句话说，人类语言和思维的精髓在于系统性组合，而神经网络只能表示特定的事物，缺乏这种系统性组合能力。这个观点引发学界激烈讨论。其中反驳观点主要集中于两个方面。一是尽管人类的组合技能很重要，但它们可能并不具有Fodor、Pylyshyn所说的那样的系统性和规则...
人工神经网络是神经网络学习最常见的含义。它是基于一系列复杂的人工神经元，以人脑中的神经元为模型，在人工智能中用于处理信息，学习和进行预测。神经网络是如何工作的？神经元是人脑最基本的细胞。人脑有数十亿个神经元，它们相互交互和交流，形成神经网络。这些神经元可以接收许多输入，从我们看到和听到的东西到我们...
一、什么是卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)这个概念的提出可以追溯到二十世纪80~90年代,但是有那么一段时间这个概念被“雪藏”了,因为当时的硬件和软件技术比较落后,而随着各种深度学习理论相继被提出以及数值计算设备的高速发展,卷积神经...