描述神经网络的运作方式.
神经网络是一个用于分析和识别数据中的模式的计算系统. 神经网络的基本结构由连接节点的层组成,每个层代表一个可以从一个层传输信号的人工神经元.第一层被称为输入层,最初的数据被输入.中间层被称为隐藏层,最后一层称为输出层,最终结果在哪里产生.每个神经元从前层的神经元中收到输入,乘以特定的权重,并总结它们.然后通过激活函数,决定神经元是否应该发射并发送信号给该层的神经元.最终的输出层代表网络输入的差异.网络通过训练重量调整,在连接的过程中进行隐藏层,最后一层称为输出层.此次分析使用网络计算,然后根据一个准确的例子来预测输出错误,然后使用网络网络输出或输出结果.根据一个新的数据分析方法,该方法可以对网络输出和输出之间的错误进行准确的分析.