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人工神經網路基礎(1)

人工神經網路(ANN),是由大量的簡單處理單元組成的非線性、自適應、自組織的系統。

1、單個神經元

如下圖:

在圖中,我們可以看到有r個輸入引數pi,每個pi連線到神經元的線上有一組權值wi,除此之外,還有引數b連線到神經元上。這些值之和為n=\sum wipi +b,n將作為輸入代入一個啟用函式f(\cdot )中,所以最終的輸出為a=f(\sum wipi +b)

這樣的一個簡單的結構,我們稱它為單個神經元,而對於人工神經網路來說,是很多神經元組成的複雜結構。

我們將其中的輸入陣列和權值可以寫成矩陣形式:

P=[p_{1},p^{_{2}},\cdots ,p^{_{r}}]^{T}

W=[w_{1},w^{_{2}},\cdots ,w^{_{r}}]

那麼我們可以得到輸入輸出的表示式:

A=f(WP+b)

2、單層神經網路:

如下圖: