神經網絡也許是計算機計算的將來，一個了解它的好方法是用一個它可以解決的難題來說明。假設給出 500 個字符的代碼段，您知道它們是 C、C++、Java 或者 Python?，F在構造一個程序，來識別編寫這段代碼的語言。一種解決方案是構造一個能夠學習識別這些語言的神經網絡。這篇文章討論了神經網絡的基本功能以及構造神經網絡的方法，這樣就可以在編碼時應用它們了。
根據一個簡化的統計，人腦由百億條神經組成 — 每條神經平均連結到其它幾千條神經。通過這種連結方式，神經可以收發不同數量的能量。神經的一個非常重要的功能是它們對能量的接受并不是立即作出響應，而是將它們累加起來，當這個累加的總和達到某個臨界閾值時，它們將它們自己的那部分能量發送給其它的神經。大腦通過調節這些連結的數目和強度進行學習。盡管這是個生物行為的簡化描述。但同樣可以充分有力地被看作是神經網絡的模型。
標簽：
神經網絡
計算機
計算
上傳時間：
2016-11-28
上傳用戶：alan-ee
