神经元
- 感知机
感知机是一种线性二分类模型，所有的分类器包括神经网络本质上都是要模拟一个函数f：x-->y。x为分类器输入，待分类特征；y为输出，x的类别。而函数的建立，依赖于参数。对于有监督的学习而言，通过对训练数据的学习得出参数。 - 神经元
单个神经元结构上就是一个感知机，只是在原来的线性分类基础上加入了激活函数，使之能够进行非线性分类。
在下图的感知机模型中，输入为向量x=(x1,x2,x3)，输出为
，其中f( )就是激活函数，一般激活函数采用sigmoid或者tanh形式，值域分别为[0,1]或者[-1,1]
sigmoid函数
tanh函数
)
神经网络模型
神经网络由输入层、一到多个隐藏层、输出层组成，每层都由许多神经元构成。
简单的神经网络
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