人工神经网络的结构主要包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入，隐藏层对输入进行加工处理，输出层产生最终结果。在隐藏层和输出层之间，可能还存在多个中间隐藏层。每个神经元都有权重和偏置，用来调节输入的重要性和神经元的激活阈值。神经网络的训练过程通过反向传播算法来调整权重和偏置，以使网络输出尽可能接近真实结果。神经网络还可以采用不同的激活函数来引入非线性因素，增强网络的表达能力。
关键字：人工神经网络，结构，输入层，隐藏层，输出层，权重，偏置，激活函数，反向传播算法
Copyright © 2019- oldu.cn 版权所有 浙ICP备2024123271号-1
违法及侵权请联系：TEL:199 1889 7713 E-MAIL:2724546146@qq.com
本站由北京市万商天勤律师事务所王兴未律师提供法律服务