神经网络——介绍
神经网络介绍 传统神经网络结构比较简单，训练时随机初始化输入参数，并开启循环计算输出结果，与实际结果进行比较从而得到损失函数，并更新变量使损失函数结果值极小，当达到误差阈值时即可停止循环 神经网络的训练目的是希望能够学习到一个模型，实现输出一个期望的目标值。学习的方式是在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值。传统神经网络主要分为一下几类：前馈型神经网络，反馈型神经网络和自组织神经网络。这几类
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