第1章 构造神经网络

第1章 构造神经网络
1.人工神经网络的基本单位是：人工神经元
2.生物神经元的输入部分（树突）、处理部分（细胞体）、输出部分（轴突）。
3.人工神经元的基本过程：接受刺激信号并汇总输出。
4.传递函数：最简单的理解，我们假设有一个输出结果s(n),这个结果有可能是0也有可能是1,这个区间的一个数字，也可以是任意一个可能大于0或者小于0的整数，然后对于一个分类运算说，
大多数时候，我们需要输出一个0或1，代表是或否，如何处理呢？如果大于0，我们就把它当做1，如果小于0，我们就把它输出为0，最简单的理解方式。即：对输出结果进行处理。
5.感知机：是最简单的神经网络，感知机的所有结果都是基于设定好的相关参数以及神经元关键权重参数决定的。
6.感知机的学习：在有监督的学习规则中，我们能通过期望值不断修正权重，最终得到一个可用权重并用已经训练好的感知机去做一些事情。