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那怎么构建人工神经网络中的神经元呢 这个过程就像来源不同树突(树突都会有不同的权重)的信息, 进行的加权计算, 输入到细胞中做加和再通过激活函数输出细胞值。
接下来我们使用多个神经元来构建神经网络相邻层之间的神经元相互连接并给每一个连接分配一个强度如下图所示 神经网络中信息只向一个方向移动即从输入节点向前移动通过隐藏节点再向输出节点移动。其中的基本部分是
输入层即输入 x 的那一层输出层即输出 y 的那一层隐藏层输入层和输出层之间都是隐藏层
特点是
同一层的神经元之间没有连接。第 N 层的每个神经元和第 N-1层 的所有神经元相连这就是full connected的含义)这就是全连接神经网络。第N-1层神经元的输出就是第N层神经元的输入。每个连接都有一个权重值w系数和b系数。
