神经网络模型在实际数学模型中的运用

简介: 图 1 表示出了作为人工神经网络(artificial neural network,以下简称NN)的基本单元的神经元模型

图 1 表示出了作为人工神经网络(artificial neural network,以下简称NN)的基本单元的神经元模型,它有三个基本要素:


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(i)一组连接(对应于生物神经元的突触),连接强度由各连接上的权值表示,权值为正表示激活,为负表示抑制。

(ii)一个求和单元,用于求取各输入信号的加权和(线性组合)。

(iii)一个非线性激活函数,起非线性映射作用并将神经元输出幅度限制在一定范围内(一般限制在(0,1)或(−1,1)之间)。

然后通过一些列的函数进行变化,得出一个结论。即输出值。

该模型主要用于多个输入因素,但只有少数输出结果的模型;其中对输入的多个因素经过一系列的函数分析赋权制,得出最终的输出值。

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