📌 📄 内容摘要:
慕鸢 (@user792) 在 AI red teamer （人工智能红队）系列17 - 人工智能基础 - 神经网络 中发帖
AI red teamer （人工智能红队）系列17 - 人工智能基础 - 神经网络
为了克服单层感知器（perceptrons）的局限性，我们引入了多层神经网络的概念。这些网络也称为多层感知器 （MLPs），由以下部分组成：
An input layer
One or more hidden layers
An output layer
这里用英文原文表述，更直观一些。
神经元 （Neurons）
神经元是神经网络中的基本计算单元。它接收输入，使用权重和偏置对输入进行处理，并应用激活函数产生输出。与使用阶跃函数进行二元分类的感知器不同，神经元可以使用各种激活函数，如 sigmoid、ReLU 和 tanh 等。
这种灵活性使神经元能够处理非线性关系并产生连续输出，从而使其适用于各种任务。
输入层 （Input Layer ）
输入层是数据的入口。输入层中的每个神经元对应输入数...
────────── 链接信息 ──────────
🔗 论坛链接: linux.do
📎 访问地址: https://linux.do/t/topic/724152/1
─────────────────────────────
📢 来源：LINUX DO
