《机器学习》 神经网络

1.神经元模型         神经网络中最基本的成分是神经元模型，即“简单单元”。“M-P神经元模型”，神经元接收到来自nn个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出。            理想中的激活函数是阶跃函数，它将输入值映射为输出值“0”或“1”，显然“1”对应神经元兴奋

>>阅读原文<<