机器学习系列之神经网络入门基础知识
【摘要】
01 | 人类神经系统原理
生物神经元间的信号通过突触来传递。通过它,一个神经元内传送的冲击信号将在下一个神经元内引起响应,使下一个神经元兴奋,或阻止下一个神经元兴奋。人体内有上百亿个神经细胞,这些神经细胞通过突触连接可以构成许多不同的路径,来传递信息。
一个神经元有两种状态——兴奋和抑制。平时处于抑制状态...
01 | 人类神经系统原理
生物神经元间的信号通过突触来传递。通过它,一个神经元内传送的冲击信号将在下一个神经元内引起响应,使下一个神经元兴奋,或阻止下一个神经元兴奋。人体内有上百亿个神经细胞,这些神经细胞通过突触连接可以构成许多不同的路径,来传递信息。
一个神经元有两种状态——兴奋和抑制。平时处于抑制状态的神经元,当接收到其它神经元经由突触传来的冲击信号时,多个输入在神经元中以代数和的方式叠加。(进入突触的信号会被加权,起兴奋作用的信号为正,起抑制作用的信号为负)。如果叠加总量超过某个阈值,神经元就会被激发进入兴奋状态,发出输出脉冲,并由轴突的突触传递给其它神经元。
02 | 人工神经元的建模
文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net,作者:文宇肃然,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/108399096
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