[人工智能]吃瓜日记_神经网络

• 神经网络概念：
  ??由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物种所作出的交互反应
• M-P神经元模型：
  ??每个神经元收到nn个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接传递，神经元接收到的总输入值与该神经元阈值进行比较，然后通过激活函数处理，产生神经元的输出。
• 激活函数常采用Sigmoid函数：
• 感知机概念：
  ??由两层神经元组成，输入层接收外界信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元（阈值逻辑单元）
• BP算法思路：
  ??首先将误差反向传播给隐含层神经元，调节隐含层到输出层的连接权重与输出层神经元的阈值；接着根据隐含层神经元的均方误差，来调节输入层到隐含层的连接权值与隐含层神经元的阈值。

笔记出处：Datawhale吃瓜教程（https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU）