神经网络之前向传播

神经网络之前向传播 神经网络通过输入多个“单一”的神经元x1,x2,x3，通过在隐含层的计算，输出你的期望（输出值）hw,b(x)，当你的输入和输出是一样的时候，成为自编码模型(Auto-Encoder),而当你输入和输出是不一致的时候，也就是我们常说的人工神经网络。 注释：+1称为偏置节点，又称为截距（如同直线上的b）； 其中函数f:()称为激活函数，常用的激活函数为sigmoid函数和tanh

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