人工神经网络是一种从信息处理角度模仿人脑神经元的数学模型,最初是由生物学家提出来的,是一种仿生类的模型,生物学中的神经元模型通常是由树突、轴突、细胞核等组成,其基本结构如图1所示。
在人工神经网络中,拥有数量非常多的神经元,它们之间相连组成神经网络,并且神经元之间都有连接权值,称为权重,是模仿人脑中“记忆”机制,神经网络中的每一个节点都代表着一种特定的输出,称为“激励函数”,其大致结构如图2所示:
人工神经网络是一种从信息处理角度模仿人脑神经元的数学模型,最初是由生物学家提出来的,是一种仿生类的模型,生物学中的神经元模型通常是由树突、轴突、细胞核等组成,其基本结构如图1所示。
在人工神经网络中,拥有数量非常多的神经元,它们之间相连组成神经网络,并且神经元之间都有连接权值,称为权重,是模仿人脑中“记忆”机制,神经网络中的每一个节点都代表着一种特定的输出,称为“激励函数”,其大致结构如图2所示: