深度学习1 — 人工神经元

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 人工神经元，通常在人工神经网络（ANNs）中被称为节点或单元，是模仿人脑中生物神经元行为的基本单元。这些人工神经元作为神经网络的基本构建块，使网络能够从数据中学习和做出决策。 人工神经元的结构 一个人工神经元通常由以下部分组成： 1. 输入： 每个神经元从多个源接收输入，例如其他神经元或直接从外部数据。这些输入 通常是代表数据特征或属性的数值。 2. 权重： 每个输入都与一个权重相关联，该权重代表该输入在影响神经元输出中的强度或重要性。这些权重可以在学习过程中调整，以优化神经元的性能。 3. 求和函数： 神经元计算其输入的加权和。数学上，这表示为： 偏置是一个可调参数，加在输入的加权和上，然后通过神经元的激活函数。 偏置允许神经元的激活函数独立于 ………………………………