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ML 感知器

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2019/09/04 Share

在人工智能领域,有一种方法叫 机器学习 。在机器学习方法里,有一类方法叫 深度学习 。而深度学习,就是使用深层架构(如深度神经网络)的机器学习方法。

那神经网络是什么,深度神经网络又是什么?下面,我们先对其进行简单介绍,随后对他们的组成单元——神经元(也称为感知器)进行详细介绍。

神经网络

下面是一个简单的神经网络示意图。

在上图中,每个圆圈都是一个神经元,每条线表示神经元之间的连接。图中的神经元被划分为了多层(3层),层与层之间的神经元有连接,而层内的神经元之间没有连接。

最左边的层称为输入层,负责接收输入数据;最右边的层称为输出层,我们可从该层获取网络所输出的数据。输入层与输出层之间的层称为隐藏层

深度神经网络,指的是隐藏层数大于 2 的神经网络。

神经元

现在,我们知道:神经网络由许许多多神经元组成,神经元,也被称为感知器。感知器算法在上个世纪50-70年代很流行,也成功解决了很多问题。

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  1. 1. 神经网络
  2. 2. 神经元