笔记-AI通识(四)

人脑的运作机制:
基本单元是神经元

接受输入信号
整合输入信号
触发动作电位
传递输出信号

神经网络就是模拟人脑
感知器模型:一种简单的而分裂模型,是神经网络和深度学习的基础,用于模拟人脑神经元的基本功能。分为输入层、权重及激活函数(调节输出)

wx+b     输入   向量
w=权重    处理   
x=输入    输出
b=激活阈值

神经网络的参数=神经元数量x权重+激活阈值
神经元的计算是一个矩阵乘法,需要大量并行计算,GPU擅长此类计算
神经元的全连接(Full Connected)在全连接层中,每个神经元都与前一层的所有神经元相连,形成一个密集的链接模式。、
神经元的连接结构是分层结构
反向传播算法:深度学习中用于训练神经网络的核心算法。它通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新网络权重,使得网络能够通过学习数据来改善其性能。
梯度下降:一种优化算法,用于最小化一个函数,通常在机器学习和热弄智能中惯用语最小化损失函数,从而找到模型参数的最佳值。梯度下降的核心思想是迭代地调整参数,以减少模型的误差

拾柒
“ 做自己 ”
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