提供与神经网络相关的10个关键术语.
1.人工神经元:由生物神经元启发的数学函数. 2.激活函数:基于输入的输出定义神经元的输出的数学函数. 3.前进传递神经网络:一种神经网络常用于神经元之间的连接不形成循环. 4.反向传播:一种通过梯度下降来调整网络的重量和偏差来训练神经网络的算法. 5.损失函数:一种功能,将神经网络的预测输出与实际输出比较并测量错误. 6.渐进下降学习:一种基于损失函数的梯度来调整神经网络的重量和偏差的优化算法. 7.转换神经网络:一种用于识别神经元之间的连接不形成循环的人工神经网络. 8.反向传播:一种用于通过梯度下降来调整神经网络的重量和偏差的算法. 9.通过人工神经网络的连接或连接网络的复杂性,允许神经网络进行连接,从而使其能够通过数据的数据层进行更密切的数据处理. 9.深度学习:一种功能,允许神经网络从人工神经网络中进行更复杂的数据扫描或连接.