matlab使用日记（三）——人工神经网络

人工神经网络是人们通过模仿神经元的工作原理设计出的模型，旨在指导计算机进行多次学习，然后预测出较为准确的结果。

跟神经元类似，人工神经网络结构也是多层结构。依次是输入层，隐藏层，输出层：

输入层：负责接受样本数据中各变量的数值；

隐藏层：负责实现运算与非线性性质；

输出层：负责处理后结果的输出。

下面我们着重了解一下BP（(back propagation，前馈）神经网络。BP神经网络是目前应用最广泛的一种人工神经网络模型，前馈是指信息只会向前方传播，即从输入节点到隐藏节点再到输出节点。整个网络中不存在反馈，可以表示为一个有向无环图。

BP神经网络处理，分为以下几步：

一，初始化网络权值与处理各单元的阈值（一般是随机赋值）；

二，根据组合函数与激活函数逐层计算；

至于激活函数与组合函数，一般指的是将输入转换为输出的中间函数，放在隐藏层中。

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