命名人工神经网络的6个组件
人工神经网络由几个组成部分组成,包括: 1.输入层:这是神经网络的第一层,它接收输入数据并将其传递给其他层进行处理. 2.隐藏层 ():这些是中间层,应用转换函数到数据中,负责识别模式和关系. 3.输出层:这是神经网络的最后一层,根据网络所做的输入和处理提供结果或预测. 4.神经元:这些是组成神经网络的基本计算单位,接收输入信号和产生输出信号. 5.权重:这些是确定神经网络中神经元之间的连接强度的值,可以在训练过程中调整以提高网络的性能. 6.激活数据:这是一个数学函数,用于非线性神经元转换,帮助神经网络更好地表现输入和复杂的模式.