【深度学习之美】神经网络不胜语, M-P模型似可寻(入门系列之三)

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【深度学习之美】神经网络不胜语, M-P模型似可寻(入门系列之三)

【方向】 2017-05-27 00:38:11 浏览26972
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系列文章:

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深度学习之美人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(入门系列之二)

 

“那些在个人设备里,谦谦卑卑地为我们哼着歌曲的数字仆人,总有一天会成为我们的霸主!”

——A.I. winter

 

在前面的小节中,我们大致了解了机器学习的形式化定义和神经网络的概念,在本小节中,我们将相对深入地探讨一下神经网络中的神经元模型以及深度学习常常用到的激活函数及卷积函数。

3.1  M-P神经元模型是什么?

在前一小节中,我们已介绍了人工神经网络(Artificial Neural NetworksANNs)的定义。简单来说,它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型

神经网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量“简单单元”之间相互连接的关系,从而达到

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