人工神經網絡分層結構包括
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人工神經網絡分層結構包括神經元、層和網絡三個部分。
1、神經元是人工神經網絡最基本的單元。單元以層的方式組,每一層的每個神經元和前一層、後一層的神經元連接,共分為輸入層、輸出層和隱藏層,三層連接形成一個神經網絡。
2、輸入層只從外部環境接收信息,是由輸入單元組成,而這些輸入單元可接收樣本中各種不同的特徵信息。該層的每個神經元相當於自變量,不完成任何計算,只為下一層傳遞信息;隱藏層介於輸入層和輸出層之間,這些層完全用於分析,其函數聯繫輸入層變量和輸出層變量,使其更配適數據。而最後,輸出層生成最終結果,每個輸出單元會對應到某一種特定的分類,為網絡送給外部系統的結果值,,整個網絡由調整鏈接強度的程序來達成學習的目的。
3、神經網絡是一種運算模型,由大量的節點(或稱神經元)之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數,稱為激勵函數(activationfunction)。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值,稱之為權重,這相當於人工神經網絡的記憶。網絡的輸出則依網絡的連接方式,權重值和激勵函數的不同而不同。
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