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感知機（神經元）

一個感知機：

兩個感知機：

三個感知機：

神經網絡

例（神經網絡）

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感知機（神經元）

????????感知機是集語音、文字、手語、人臉、表情、唇讀、頭勢、體勢等多通道為一體的,并對這些通道的信息進行編碼、壓縮、集成、融合的計算機智能接系統。

一個感知機：

可以發現處理效果不咋樣，只能處理一部分數據。

?

兩個感知機：

?處理效果比剛才好了很多。

三個感知機：

可以發現處理效果已經很不錯了，比剛才好了很多。

一個感知機解決不了，就用多個感知機解決。

多個感知機時，稱為神經元。

多個神經元構成：神經網絡。

神經網絡：不同結構解決不同的問題。

神經網絡

構成：輸入層、隱層、輸出層。

目的：尋找權重參數w。（自動從數據中學習到合適的權重參數）

?

神經網絡由于有較多神經元，所以展現出強大的非線性。

例（神經網絡）

?假設有10個類別，圖像大小為28*28：

則特征數量為：28*28=784

輸入元素個數為：784

全連接層最后得到的10個結果，還需要經過softmax層：把輸出轉換為概率。

?

?得到概率后，最大的概率即為預測結果。

用交叉熵損失檢驗結果正確性：

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习（5）感知机（神经元）与神经网络的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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