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《神经网络的基础》
图7-4中的网络由2个输入单元和1个输出单元组成,只将x1和x2考虑作输入节点,则无须考虑它们的表达式,所以在整个网络中只考虑y节点,为了简化分析,使用sgn函数,该函数只判断参数是否“非负”,那么节点的表达式可以写作:。在此之前,我对于人工智能和机器学习的理解主要停留在理论层面,但当我真正开始接触和实践神经网络时,我深感其强大的魅力和无尽的潜力。图中节点Q的值为y,为Q设定一个阈值k,而x1,x2,····,xn皆为Q的输入,当x1,x2,···,xn输入积累超过k时,y的值将发生一个明显的变化。
——来自博客 https://blog.csdn.net/tanjing7584239/article/details/138837747
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