机器学习之神经网络
M-P神经元模型 网络概念 多层网络：包含隐层的网络 前馈网络：神经元之间不存在同层连接也不存在跨层连接 功能单元：隐含层和输出层神经元 只需一个包含足够多神经元的隐层，多层前馈神经网络可以以任意精度逼近任意复杂度的连续函数。 实际常用“试错法”设置神经网络隐层神经元个数。 神经网络的学习过程，就是根据训练数据来调整神经元之间的"连接权" (connection weight) 以及每个功能神经元
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