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做网站看什么书好,猪猪券网站建设,苏州高端网站建设公司,网络规划设计师报考多少钱文章目录 1.2神经网络的推理 1.2.1 神经网络的推理的全貌图 1.2神经网络的推理 神经网络中进行的处理可以分为学习和推理两部分。本节围绕推理展开,下节才讨论神经网络的学习 1.2.1 神经网络的推理的全貌图 神经网络就是一个函数,将输入变换为输出。 先设计一个输入二维数…

文章目录

  • 1.2神经网络的推理
      • 1.2.1 神经网络的推理的全貌图

1.2神经网络的推理

神经网络中进行的处理可以分为学习和推理两部分。本节围绕推理展开,下节才讨论神经网络的学习

1.2.1 神经网络的推理的全貌图

神经网络就是一个函数,将输入变换为输出。

先设计一个输入二维数据、输出三维数据的函数。因此在输入层准备两个神经元,在输出层准备3个神经元,隐藏层放置若个神经元(这里放置了4个神经元)。

在这里插入图片描述
如图: 用〇表示神经元,箭头表示他们连接(箭头在线段右端,图中没有显示出来)。箭头上有权重,这个权重和对应神经元的值分别相乘,作为下一个神经元的输入。另外还要加上不受前一层的神经元影响的常输,这个常数称为偏置。由于所有相邻的神经元之间都存在由箭头表示的连接,所以图中的神经网络称为全连接

数学讲解 ( x 1 , x 2 )表示输入层的数据 , w 11 和 w 12 表示权重 , b 1 表示偏置 (x1,x2)表示输入层的数据,w11和w12表示权重,b1表示偏置

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