机器学习——掌握神经网络的核心
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对前面所学的概括
理解神经网络
每个突触都被视为类似于手指的部分，在神经网络模型中被建模为一个自变量x。每个自变量x都会对应一个权重系数w，在计算过程中将所有自变量与其对应的权重系数相乘后再累加。这种累加过程在中间神经元中表现为行为特征的变化模式。因此，在这个层面上的计算本质上构成了一个多变量线性回归模型的作用机制。这个多层结构中的每一层都会输出到下一层作为输入数据源。这里先做一个总结：单层网络的工作原理已经被基本阐述完毕。
下图将更加直观地展示这一过程
上图中的加和是固定的，但是激活函数我们是可以选择的
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