引言
人工神經網路(artificial neutral network) 是受生物神經網路啟發而開發，由神經元連線組成的網路狀機器學習模型。其中，前饋神經網路(feedforward neural network)、多層感知機(multilayer perceptron，mlp)是最具代表的神經網路，主要用於監督學習，如分類、回歸等。
前饋神經網路由多層神經元組成，層間的神經元相互連線，層內的神經元不相連。
資訊處理機制：前一層神經元通過層間連線向後一層神經元傳遞訊號，因為訊號是從前往後傳遞的，所以是「前饋的」資訊處理網路。這裡，神經元是對多個輸入訊號（實數向量）進行非線性轉換產生的乙個輸出訊號（實數值）的函式，整個神經網路是對多個輸入訊號（實數向量）進行多次非線性轉換產生多個輸出訊號（同實數向量）的復合函式。每乙個神經元的函式還有引數，神經網路的神經元的引數通過學習得到。當前饋神經網路的層數達到一定數量時（一般大於2），又稱為深度神經網路（deep neural network，dnn）。
前饋神經網路學習演算法是反向傳播演算法（back propagation），是隨機梯度下降演算法的具體實現。學習的損失函式通常在分類時是交叉熵，在回歸時是平方損失，其最小化等價於極大似然估計。學習的正則化方法包括早停法（early stopping）、退出法（dropout）。
前饋神經網路模型
神經網路是由神經元連線組成的網路，採用不同型別的神經元以及神經
神經網路 神經元
從生物上來說，神經元就是神經細胞的別稱。神經元最主要的兩個特性 興奮性和傳導性。興奮性 神經元的興奮性具有一種很特殊的現象，當刺激強度未達到某一閾限值時 限值的概念為人工神經元模仿提供了理論依據，傳輸函式中大多數函式都是依據此原則來輸出的 神經衝動不會發生，而當刺激強度達到該值時，神經衝動發生並能瞬...
前饋神經網路
前饋神經網路 ffnn 由乙個輸入層，一到多個隱藏層，有乙個輸出層組成。資料通過網路一層層向後傳遞，直到輸出層，之間沒有反饋迴路。前饋神經網路可得到的函式 1 有乙個隱藏層的網路，可形成任意乙個連續函式 2 有倆個及以上的隱藏層，可形成任意函式，包括連續函式和離散函式 說明 設計乙個計算函式的網路，...
神經網路之softmax神經元
在之前的內容裡，我們採用的是sigmoid函式作為輸出層神經元。這裡我們介紹一種softmax函式作為新的輸出層。softmax本質上是一種歸一化的過程，假設神經元的帶權輸入為 zl j k wljk al 1 k bl j zjl kw jkla kl 1 bjl 定義輸出神經元的啟用值為 al ...