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发布时间：2024-09-07 17:01:30
神经网络的基本原理
神经网络的基本原理是一种模拟人脑神经系统功能的计算模型。它由多个节点（神经元）组成，节点之间通过权重相连，这些节点构成了多个层，每一层节点的输入和输出都是上一层节点的输出，最终输出层的输出即为神经网络的结果。
神经网络的组成和内部工作原理如下：
1. 组成：神经网络由输入层、隐藏层和输出层三部分组成。输入层是接收输入信息的层，隐藏层是对输入信息进行处理的层，输出层是输出结果的层。
2. 内部工作原理：首先，将输入信息送入输入层，然后按照输入层与隐藏层之间的连接权重，将输入信息传递到隐藏层。隐藏层的节点会对输入信息进行加权求和，然后再通过一个非线性激活函数进行转换，最后将处理后的信息输出到下一层。这个过程重复进行直到最后一层，最后一层的输出即为神经网络的最终输出。
神经网络的节点是模拟人脑神经元的，它把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化。
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