1、什么是神经网络学习

神经网络学习由称为神经元的基本处理单元互连而成的平行工作的复杂网络系统,简称神经网络。当已知训练样本的数据加到网络输入端时,网络的学习机制一遍又一遍地调整各神经元的权值,使其输出端达到预定的目标。这就是训练(学习、记忆)过程。

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2、想要学习人工神经网络,需要什么样的基础知识?

人工神经网络理论百度网盘下载:

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简介:本书是人工神经网络理论的入门书籍神经网络学习网站。全书共分十章。第一章主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方向;第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几种主要网络结构、算法和应用途径;第十章用较多篇幅介绍了人工神经网络理论在各个领域的应用实例。

3、什么是神经网络学习呢

神经网络的学习,也就是训练过程,指的是输入层神经元接收输入信息,传递给中间层神经元,最后传递到输出层神经元,由输出层输出信息处理结果的过程。
在这个过程中,神经网络通过不断调整网络的权值和阈值,达到学习、训练的目的,当网络输出的误差减少到可以接受的程度,或者预先设定的学习次数后,学习就可以停止了。

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