【人工智能】给初学者们讲解人工神经网络(ANN)
1. 介绍
2. 网络
3. 人工神经网络
3.1 练习
4. 后向传播算法
实现后向传播算法的ANN里的神经元的激发函数是加权和(输入的与各自的权值相乘后的和):
如果输出函数不变(输出等于激活函数),称神经元是线性的。但是这有严重的局限性。最通用的输出函数是S型函数:
4.1 练习
5. 进一步阅读
- Rojas, R. (1966). Neural Networks: A systematical Introduction. Springer, Berlin.
Rumelhart, D. and J. McClelland (1986). Parallel Distributed Processing. MIT Press, Cambridge, Mass.
关于网络方面的进一步资料和相关主题,这些书很有帮助且图文并茂:
- Bar-Yam, Y. (1997). Dynamics of Complex Systems,Addison-Wesley.
Kauffman, S. (1993). Origins of Order, Oxford University Press.
6. 在线资源
7. 参考书目
Bar-Yam, Y. (1997). Dynamics of Complex Systems. Addison-Wesley.
Kauffman, S. (1993). Origins of Order, Oxford University Press.
McCulloch, W. and W. Pitts (1943). A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity.Bulletin of Mathematical Biophysics, Vol. 5, pp. 115-133.
Rojas, R. (1996). Neural Networks: A Systematic Introduction. Springer, Berlin.
Mass.Young, D.Formal Computational Skills Course Notes.
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