神经网络的最基本单位

神经元(人脑神经网络最基本单位):


1、由树突、细胞核、轴突组成。

2、从树突接收外部信号,经过细胞核处理,结果从轴突向外输出

3、神经元处理的是信号的强度,当信号强度超过阀值,就通过轴突向外输出,否则就不输出

感知机(人工神经网络最基本单位)


1、感知机是对生物神经元的模拟

2、由特征输入源、信息处理器、结果输出源组成

3、多个特征输入源、在信息处理器中进行加权求和,并且引入处理器本身的特征值,得到结果,然后在输出源处进行阀值计算,向外输出结果

4、信息处理器内部处理数据的公式如下(输入函数)

单一特征的加权值s1 = 信息源p1 * 信息强度w1

内部信息源加权值 = 内部信息源 1 * 内部信息强度b

计算结果s = (所有单一特征加权值的总和s1+s2+...sn ) + 内部信息源加权值 1*b

5、结果格式化(传递函数)

计算出结果S后,我们需要将它变成我们可以理解的形式。比如目的是分类的话,就格式化成0和1。这可以通过传递函数来处理。

常见的传递函数见下表

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