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2023-09-22
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Chapter5 神神经网网络
1. 神经元模型
◦ 神经元
神经元接收到来自n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(connection)进行传递，神经元接收到的总输入值将
与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”(activation function)处
理以产生神经元的输出.
◦ 激活函数
理想中的激活函数是图所示的阶跃函数，它将输入值映射为输出值“0”或
“1”，显然“1”对应于神经元兴奋，“0”对应于神经元抑制.然而，阶跃函数
具有不连续、不光滑等不太好的性质，因此实际常用Sigmoid函数作为
激活函数
2. 感知机和多层网络
◦ 感知机(Perceptron)由两层神经元组成，如图所示，输入层接收外界输
入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单
元”(thresholdlogicunit).感知机能容易地实现逻辑与、或、非运算.
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