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人工智能之神经计算
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神经网络基础
01
它接收来自其他神经元的输入信号，并根据这些信号的强弱进行计算，输出一个信号给其他神经元。
神经元的计算方式是通过加权求和输入信号，然后通过激活函数得到输出信号。
神经元是神经网络的基本单元，模拟人脑神经元的工作方式。
感知器是一种简单的二元线性分类器，用于解决模式识别问题。
它通过训练不断调整权重，使得对于给定的输入，感知器的输出能够尽可能接近于某个预设的标签。
感知器的训练过程是通过迭代更新权重，使得对于所有训练样本的分类误差最小化。
多层感知器
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