人工神经网络与人工感知电子有什么区别?
人工神经网络 (ANN) 是一种受脑中生物神经网络结构和功能启发的计算模型.它由相互连接的节点层或"人工神经元"组成,它们交换和处理信息以解决问题或做预测.另一方面,感知器是人工神经网络的早期和简单形式.它由一个单一的人工神经元层组成,每个神经元通常会接收多个输入并产生一个单一的二进制输出.感知器适合解决二进制分类问题,其中目标是区分两个主要数据.神经网络和感知器之间的区别在于它们的架构.神经网络可以有多个隐藏层,而多进制的感知器只有一层输入和一个输出层.由于这种结构,神经网络只能解决其复杂的线性关系,而由于其非线性结构,它只能学习其复杂的线性关系.