上回我们说到，承载机器学习算法的载体，是人工神经网络。

我们所要实现的“AlphaCoin”，是这样的：

输入某个币的k线走势，我们希望这个函数能告诉我们，接下来到底它是涨？还是跌？

而这个函数的形式，正是人工神经网络。

我们先看人类的神经元是怎样的：

如图，每个神经突起接受神经冲动，经过神经细胞的处理后，传到下一个神经元。

人们从中得到启发，构建了人工神经元的结构：

如图是一个基本的神经元模型,它具有R个输入,每个输入都通过一个适当的权值ω与神经元相连接,神经元的输出可以表示成下式                                                                                   a = f( ω * p ,b) 

由这一个个神经元连接组成的网络便是人工神经网络：

如图所示是神经网络的基本结构，网络通常有一个输入层,一个输出层和位于输入层和输出层之间的隐含层,隐含层可以有一层或者多层。在隐层中的神经元也称隐单元。隐含层虽然不和外界直接连接,但是它们的状态会影响输入输出之间的关系。这也就是说,改变隐含层的权系数,可以改变整个多层神经网络的性能。

因此我们所要实现的“AlphaCoin”，将有以下的结构：

今天的人工神经网络就给大家介绍到这里，下一节，我们将为大家介绍机器学习算法的具体分类。

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