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在说神经网络之前,我们讨论一下神经元(Neurons),它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入,然后执行某些数学运算
后,再产生一个输出。比如一个2输入神经元的例子:
在这个神经元里,输入总共经历了3步数学运算,先将输入乘以权重(weight):
最后经过激活函数(activation function)处理得到输出:
激活函数的作用是将无限制的输入转换为可预测形式的输出。一种常用的激活函数是sigmoid函数:
sigmoid函数的输出介于0和1,我们可以理解为它把 (−∞,+∞) 范围内的数压缩到 (0, 1)以内。正值越大输出越接近1,负向数值越
大输出越接近0。举个例子,上面神经元里的权重和偏置取如下数值:
以上步骤的Python代码是:
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