人工神经网络是一种从信息处理角度模仿人脑神经元的数学模型，最初是由生物学家提出来的，是一种仿生类的模型，生物学中的神经元模型通常是由树突、轴突、细胞核等组成，其基本结构如图1所示。
图1 生物学中的神经元模型
在人工神经网络中，拥有数量非常多的神经元，它们之间相连组成神经网络，并且神经元之间都有连接权值，称为权重，是模仿人脑中“记忆”机制，神经网络中的每一个节点都代表着一种特定的输出，称为“激励函数”，其大致结构如图2所示：
图2 人工神经元模型
人工神经网络是一种从信息处理角度模仿人脑神经元的数学模型，最初是由生物学家提出来的，是一种仿生类的模型，生物学中的神经元模型通常是由树突、轴突、细胞核等组成，其基本结构如图1所示。
图1 生物学中的神经元模型
在人工神经网络中，拥有数量非常多的神经元，它们之间相连组成神经网络，并且神经元之间都有连接权值，称为权重，是模仿人脑中“记忆”机制，神经网络中的每一个节点都代表着一种特定的输出，称为“激励函数”，其大致结构如图2所示：
图2 人工神经元模型
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1. 神经元模型 2. BP算法的推导
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本文标题：1.人工神经元模型
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