人工神经网络神经元

人工神经网络的每一层由大量的节点（神经元）组成，层与层之间有大量的链接，可是层内部的神经元通常相互独立。深度学习的目的就是利用已知的数据学习一套模型，使系统在碰见未知的数据时也可以作出预测。这个过程当中神经元具有如下两个特性：算法 1，激活函数，这个函数通常是非线性的函数，也就是每一个神经元经过这个函数将原有的来自其余神经元的输入作一个非线性的变化，输出给下一层神经元，激活函数实现的非线性能力是前

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