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【人工智能】神经网络、M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义、总代价

news 2025/8/5 15:49:16

M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义

文章目录

    • M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义
  • M-P 神经元模型
  • 激活函数(Activation function)
  • 神经网络结构
  • 举例
  • 训练神经网络
  • 学习网络参数
  • 代价定义
    • 均方误差
    • 交叉熵（Cross Entropy）
  • 总代价

M-P 神经元模型

⚫ 输入：来自其它n个神经元传递过来的输入信号
⚫ 处理：输入信号通过带权重的连接进行传递, 神经元接受到总输入值将与神经元的阈值进行比较
⚫ 输出：通过激活函数的处理以得到输出
在这里插入图片描述

激活函数(Activation function)

⚫ 理想激

http://www.lryc.cn/news/97179.html

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