神經的案例
光遺傳生物學，注入神經細胞內的納米顆粒光熱效應影響神經活動（轉載）
在神經學中，動作電位是實現神經傳導和肌肉收縮的生理基礎，而細胞產生動作電位的能力被稱為興奮性。也就是說，在近紅外輻射的過程中，小鼠大腦神經元興奮性減弱，神經傳導減弱。</p><p>數據顯示，當激光功率密度為 3 mW mm^2 時，神經元峰值發放率（spike rate）比之前降低 39%。當激光功率密度增加到 6 mW mm^2 時，峰值發放率下降達 98%，提示在此照射條件下神經元活動幾乎完全關閉。換言之，在 PDA 納米顆粒和激光的共同作用下，體外培養的小鼠大腦神經元完全停止了工作。</p><p><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2021%2F0730%2Fb853da38j00qx27bs001zd200qo00f1g00id00ac.jpg&thumbnail=650x2147483647&quality=80&type=jpg"></p><p>圖 | 用光照改變神經元活動示意圖（來源：AAAS）</p><p>相比之下，未受到 PDA 納米顆粒處理但也接受了 808 納米激光照射的神經元活性沒有改變。為了進一步驗證實驗的效果，團隊對培養的神經細胞共進行了十次功率為 6 mW mm^2 的激光輻射，每次時長為 30s。在實驗中，神經元的活動均幾乎完全停止。</p><p>除了大腦神經細胞以外，團隊也對經過納米顆粒處理的心肌細胞進行了近紅外激光照射。實驗顯示，隨著激光功率密度從 4 mW增至 14 mW mm^2，心肌組織的搏動頻率也隨之增加，達到基線活性的 1.8 倍。而當功率調制最大值 25 mW mm^2 時，心臟細胞出現了不可逆的搏動頻率變化，產生了熱毒性。</p><p>然而，此次實驗并未止步于此。
展開 顯式有限元-神經網絡框架及神經網絡預測應力誤差分析
因此，我們將基于神經網絡的本構模型與顯式有限元求解器，以繞過對切向矩陣的需求。顯式有限元求解的控制方程：
通過計算更新加速度，基于時間積分，更新節點位移即可。
這項工作展示了從雙軸、擋土墻和剛性條形基腳模擬中提取的宏觀結果和高斯點應力-應變曲線。
首先，將神經網絡在IME模型（Isotropic elastic, von-Mises yield surface and Exponential hardening）模擬得到的數據集上訓練。然后將神經網絡嵌入到顯式FEM中計算，下圖展示神經網絡重現IME模型的模擬結果。
人工神經網絡（Artificial Neural Networks，簡稱ANNs）-Python中實現人工神經網絡訓練過程 ￥5
<p class="ql-align-center"><br></p><p>人工神經網絡（ANN）是一種受大腦啟發的信息處理模式。就像人類一樣，ANN通過示例來學習。通過學習過程，ANN被配置用于特定應用，例如模式識別或數據分類。學習過程主要涉及調整神經元之間存在的突觸連接。</p><p><img src="https://img.jishulink.com/msimage/202410/ebd1b7ae2d7209c566a82da5be29f702.png"></p><p>大腦由數千億個稱為神經元的細胞組成。這些神經元通過突觸連接在一起，突觸只不過是一個神經元可以向另一個神經元發送沖動的連接。當一個神經元向另一個神經元發送興奮性信號時，該信號將被添加到該神經元的所有其他輸入中。如果它超過給定的閾值，那么它將導致目標神經元向前發射動作信號——這就是思考過程內部的工作方式。</p><p>在計算機科學中，我們通過使用矩陣在計算機上創建 “網絡” 來模擬這個過程。這些網絡可以理解為神經元的抽象，而沒有考慮所有生物復雜性。為簡單起見，我們只對一個簡單的 NN 進行建模，其中兩層能夠解決線性分類問題。
展開 什么是神經網絡？ ￥2
?
神經網絡是模擬人腦復雜功能的計算模型。神經網絡由互連的節點或神經元組成，它們處理數據并從中學習，從而支持機器學習中的模式識別和決策等任務。本文詳細探討了神經網絡、神經網絡的工作原理、架構等。
目錄
神經網絡的演變
什么是神經網絡？
神經網絡的工作原理是什么？
學習神經網絡
神經網絡的類型
神經網絡的簡單實現
神經網絡的演變
自 1940 年代以來，神經網絡領域取得了許多值得注意的進步：
1940 年代至 1950 年代：早期概念
神經網絡始于 McCulloch 和 Pitts 引入第一個人工神經元數學模型。但計算限制使進展變得困難。
1960 年代至 1970 年代：感知器
這個時代由 Rosenblatt 在感知器方面的工作定義。 感知器是單層網絡，其適用性僅限于可以單獨線性解決的問題。
1980 年代：反向傳播和聯結主義
Rumelhart、Hinton 和 Williams 發明的反向傳播方法使多層網絡訓練成為可能。由于強調通過互連節點進行學習，聯結主義獲得了吸引力。
1990 年代：繁榮與寒冬
隨著神經網絡在圖像識別、金融和其他領域的應用而蓬勃發展。然而，由于高昂的計算成本和夸大的期望，神經網絡研究確實經歷了一個“冬天”。
2000 年代：復興和深度學習
更大的數據集、創新的結構和增強的處理能力刺激了它的卷土重來。 深度學習通過利用多個層，在許多學科中顯示出驚人的效果。
2010 年代至今：深度學習占主導地位
卷積神經網絡 （CNN） 和遞歸神經網絡 （RNN） 這兩種深度學習架構主導了機器學習。游戲、圖片識別和自然語言處理方面的創新證明了他們的強大功能。
展開 
卷積神經網絡簡介 ￥5
?
?
卷積神經網絡 （CNN） 是計算機視覺中常用的一種深度學習神經網絡架構。計算機視覺是人工智能的一個領域，它使計算機能夠理解和解釋圖像或視覺數據。
在機器學習方面，人工神經網絡表現非常出色。神經網絡用于各種數據集，如圖像、音頻和文本。不同類型的神經網絡用于不同的目的，例如，為了預測單詞序列，我們使用循環神經網絡，更準確地說是 LSTM，同樣，對于圖像分類，我們使用卷積神經網絡。在本博客中，我們將為 CNN 構建一個基本構建塊。
?
目錄
神經網絡：層和功能
卷積神經網絡
CNN 架構
卷積層是如何工作的？
卷積的數學概述
用于構建 ConvNet 的層
神經網絡：層和功能
在常規神經網絡中，有三種類型的層：
Input Layers（輸入層）：這是我們為模型提供輸入的層。該層中的神經元數量等于我們數據中的特征總數（圖像中的像素數）。
隱藏層：然后，來自 Input 層的輸入被饋送到隱藏層中。根據我們的模型和數據大小，可以有許多隱藏層。每個隱藏層可以有不同數量的神經元，這些神經元通常大于特征的數量。每一層的輸出是通過矩陣乘前一層的輸出與該層的可學習權重，然后加上可學習偏差，然后是激活函數來計算的，這使得網絡非線性。
輸出層：然后將隱藏層的輸出饋送到 sigmoid 或 softmax 等 logistic 函數中，該函數將每個類的輸出轉換為每個類的概率分數。
將數據輸入模型并從上述步驟獲得每一層的輸出稱為前饋，然后我們使用誤差函數計算誤差，一些常見的誤差函數是交叉熵、平方損失誤差等。
展開 人工神經網絡（Artificial Neural Networks，簡稱ANNs）-1
（1）人工神經網絡的魯棒性和應用：
人工神經網絡（ANN）對訓練數據中的錯誤具有魯棒性，并且已經成功應用于學習各種函數，包括解釋視覺場景、語音識別和學習機器人控制策略等問題。
（2）生物神經網絡與人工神經網絡的靈感來源：
人工神經網絡的研究部分受到大腦中復雜交織的神經元網絡的啟發。人腦包含大約10^11到10^12個神經元，每個神經元平均連接到10^4到10^5個其他神經元。因此，人腦平均需要大約10^-1秒的時間來做出復雜的決策。
（3）人工神經網絡的結構：
人工神經網絡通常由大量簡單單元組成，這些單元密集地相互連接。每個單元接收多個實值輸入并產生單個實值輸出。盡管如此，人工神經網絡并不完全模仿生物神經系統的復雜性。
（4）生物神經元與人工神經元的差異：
生物神經元的主要組成部分包括軸突、樹突和突觸。
人工神經元則通過權重來模擬這些生物組成部分的功能。
生物神經元
人工神經元
主要成分：軸突、樹突、突觸
主要成分：軸突、樹突、突觸
來自其他神經元的信息以電脈沖的形式進入樹突，通過稱為突觸的連接點接收。信息從樹突流向細胞進行處理。輸出信號（脈沖的序列）隨后沿著軸突傳送到其他神經元的突觸。
神經元的排列和連接組成網絡，共有三層。第一層稱為輸入層，是唯一暴露于外部信號的層。輸入層將信號傳遞給下一層的神經元，該層稱為隱藏層。隱藏層從接收的信號中提取相關特征或模式。這些被認為重要的特征或模式隨后被轉發到輸出層，輸出層是網絡的最后一層。
突觸能夠增強或減弱連接的強度。這是信息存儲的地方。
人工信號可以通過權重進行改變，類似于突觸中發生的物理變化。
展開 什么是徑向基函數神經網絡？
半徑會影響每個神經元對輸入空間的影響范圍。
RBF 網絡架構
RBF 網絡的架構通常由三層組成：
輸入層
功能：輸入層收到輸入特征后，直接發送到隱藏層。
組件：它由與輸入數據中的特征相同數量的神經元組成。輸入向量的一個特征對應于輸入層中的每個神經元。
隱藏層
功能：該層使用徑向基函數 （RBF） 對輸入數據進行非線性轉換。
組件：埋藏層中的神經元將 RBF 應用于傳入數據。Gaussian 函數是最常用的 RBF。
RBF 神經元：隱藏層中的每個神經元都有一個擴展參數 （σ） 和一個中心，也稱為原型向量。spread 參數調節 RBF 神經元中心與輸入向量之間的距離，進而確定神經元的輸出。
輸出層
功能：輸出層使用加權和來整合隱藏層神經元的輸出，以創建網絡的最終輸出。
組件：它由神經元組成，這些神經元以線性方式組合隱藏層的輸出。為了減少網絡預測與實際目標值之間的誤差，這些組合的權重在訓練期間會發生變化。
?編輯
徑向基函數神經網絡的訓練過程
RBF 神經網絡必須分三個階段進行訓練：選擇中心、弄清楚傳播參數和訓練輸出權重。
第 1 步：選擇中心
中心選擇技術：中心可以從訓練數據集中隨機選擇，也可以通過應用 k-means 聚類等技術來選擇。
K-Means 聚類：在這種廣泛使用的中心選擇技術中，這些聚類的中心被用作 RBF 神經元的中心，該技術將輸入數據分組為 k 組。
第 2 步：確定 Spread 參數
spread 參數 （σ） 控制每個 RBF 神經元的作用區域并確定 RBF 的寬度。
計算：可以為每個神經元手動調整 spread 參數，也可以將其設置為所有神經元的常數。
展開 人工神經網絡及其應用
它有神經元或神經細胞，它們是大腦和神經系統的主要單位。這些神經元接收來自外部世界的感覺輸入，然后對其進行處理，然后提供輸出，這些輸出可能充當下一個神經元的輸入。
這些神經元中的每一個都在突觸處以復雜的排列方式與其他神經元相連。現在，您是否想知道這與 人工神經網絡有什么關系？讓我們詳細看看他們是什么以及他們如何學習信息。
人工神經網絡
人工神經網絡包含稱為 units 的人工神經元。這些單元被安排在一系列層中，這些層共同構成了系統中的整個人工神經網絡。一個層只能有十幾個單元或數百萬個單元，因為這取決于復雜神經網絡如何學習數據集中的隱藏模式。通常，人工神經網絡有一個輸入層、一個輸出層以及一個隱藏層。輸入層接收來自外部世界的數據，神經網絡需要分析或了解這些數據。然后，此數據通過一個或多個隱藏層，這些隱藏層將輸入轉換為對輸出層有價值的數據。最后，輸出層以人工神經網絡對提供的輸入數據的響應形式提供輸出。
在大多數神經網絡中，單元從一層到另一層是相互連接的。這些連接中的每一個都有權重，用于確定一個單元對另一個單元的影響。隨著數據從一個單元傳輸到另一個單元，神經網絡會越來越多地了解數據，最終導致輸出層的輸出。
?
編輯
神經網絡架構
人類神經元的結構和作是人工神經網絡的基礎。它也被稱為神經網絡或神經網絡。人工神經網絡的輸入層是第一層，它接收來自外部源的輸入并將其釋放到隱藏層，即第二層。在隱藏層中，每個神經元接收來自上一層神經元的輸入，計算加權和，并將其發送到下一層的神經元。
展開 如何簡單形象又有趣地講解神經網絡是什么？
人們用一個和0-1階躍函數類似但是更平滑的函數Sigmoid函數來代替它（Sigmoid函數自帶一個尺度參數，可以控制神經元對離超平面距離不同的點的響應，這里忽略它），從此神經網絡的訓練就可以用梯度下降法來構造了，這就是有名的反向傳播算法。
神經元的另一個缺點是：它只能切一刀！你給我說說一刀怎么能把下面這兩類分開吧。
解決辦法是多層神經網絡，底層神經元的輸出是高層神經元的輸入。我們可以在中間橫著砍一刀，豎著砍一刀，然后把左上和右下的部分合在一起，與右上的左下部分分開；也可以圍著左上角的邊沿砍10刀把這一部分先挖出來，然后和右下角合并。
每砍一刀，其實就是使用了一個神經元，把不同砍下的半平面做交、并等運算，就是把這些神經元的輸出當作輸入，后面再連接一個神經元。這個例子中特征的形狀稱為異或，這種情況一個神經元搞不定，但是兩層神經元就能正確對其進行分類。
只要你能砍足夠多刀，把結果拼在一起，什么奇怪形狀的邊界神經網絡都能夠表示，所以說神經網絡在理論上可以表示很復雜的函數/空間分布。但是真實的神經網絡是否能擺動到正確的位置還要看網絡初始值設置、樣本容量和分布。
神經網絡神奇的地方在于它的每一個組件非常簡單——把空間切一刀+某種激活函數(0-1階躍、sigmoid、max-pooling)，但是可以一層一層級聯。輸入向量連到許多神經元上，這些神經元的輸出又連到一堆神經元上，這一過程可以重復很多次。
這和人腦中的神經元很相似：每一個神經元都有一些神經元作為其輸入，又是另一些神經元的輸入，數值向量就像是電信號，在不同神經元之間傳導，每一個神經元只有滿足了某種條件才會發射信號到下一層神經元。
展開 卷積神經網絡（CNN）簡介-1 ￥2
卷積神經網絡簡介
卷積神經網絡（CNN）是計算機視覺中常用的一種深度學習神經網絡 架構。計算機視覺是人工智能的一個領域，它使計算機能夠理解和解釋圖像或視覺數據。
在機器學習方面，人工神經網絡 表現非常出色。神經網絡用于各種數據集，如圖像、音頻和文本。不同類型的神經網絡用于不同的目的，例如，為了預測單詞序列，我們使用循環神經網絡 ，更準確地說是LSTM ，同樣，對于圖像分類，我們使用卷積神經網絡。在本博客中，我們將為CNN構建一個基本構建塊。
目錄
? 神經網絡：層和功能
? 卷積神經網絡
o CNN 架構
o 卷積層是如何工作的？
o 卷積的數學概述
o 用于構建 ConvNet 的層
? 示例：將 CNN 應用于圖像
? 卷積神經網絡 （CNN） 的優缺點
? 神經網絡：層和功能
在常規神經網絡中，有三種類型的層：
1. Input Layers（輸入層）：這是我們為模型提供輸入的層。該層中的神經元數量等于我們數據中的特征總數（圖像中的像素數）。
1. 隱藏層：然后，來自Input層的輸入被饋送到隱藏層中。根據我們的模型和數據大小，可以有許多隱藏層。每個隱藏層可以有不同數量的神經元，這些神經元通常大于特征的數量。每一層的輸出是通過矩陣乘前一層的輸出與該層的可學習權重，然后加上可學習偏差，然后是激活函數來計算的，這使得網絡非線性。
1. 輸出層：然后將隱藏層的輸出饋送到sigmoid或softmax等logistic函數中，該函數將每個類的輸出轉換為每個類的概率分數。
將數據輸入模型并從上述步驟獲得每一層的輸出稱為前饋 ，然后我們使用誤差函數計算誤差，一些常見的誤差函數是交叉熵、平方損失誤差等。error 函數用于測量網絡的性能。之后，我們通過計算導數來反向傳播到模型中。
展開 神經元相互作用方式解析解描述突破，模擬大腦動力學效率提升。（轉載）
困擾數學家百年的微分方程難題：
這個微分方程可以用來模擬神經元間通過突觸的相互作用方式，換言之就是大腦傳遞信息的過程。現實生活中有諸多應用場景，比如自動駕駛、大腦和心臟的監測等。
然而，以前求解這個微分方程的過程比較復雜，計算量還會隨著數據的增加而暴增 ——
模擬幾個神經元之間的信息傳遞還好。但如果像人腦一樣，有幾百億個神經元、幾百萬億個突觸呢？
現在，研究人員終于找到了這個微分方程的近似解析解，一下子將計算速度提升了好幾倍。
要知道，論文第一作者表示，從 1907 年以來，就一直沒有人能找到這個微分方程的解析解。
牽一發而動全身，論文第一作者還放話稱：
由數十億個神經元和數萬億個突觸組成的大腦動力學，我們現在也可以模擬了！
還有網友表示：
這將會改善神經網絡對大規模數據計算的適應能力。點個贊！
相關論文已發表在最新一期的 Nature MI 上，立刻引發了不少關注：到底是什么樣的一個數學難題，能夠讓網友產生這樣大的反應，一起來看看~
解決了一個什么樣的難題？
這次 MIT 的突破，在于找到了兩個神經元之間通過突觸相互作用微分方程的近似解析解。
突觸，即一個神經元的沖動傳到另一個神經元或另一細胞間的相互接觸的結構。兩個神經元之間神經沖動，則是由突觸前末梢，傳遞給突觸后神經元的。
要模擬神經元間通過突觸相互作用的過程，就需要模擬傳導的動作電位。
MIT 研究人員先是用去年做出來的“液體”神經網絡 （Liquid Time-constant Networks，簡稱 LTC）模擬了這一現象。
展開 
關于神經網絡的簡介
關于神經網絡的簡介
別以為名字中帶“網絡”二字，神經網絡就是一種設備，事實上神經網絡是一種模擬人腦結構的算法模型。其原理就在于將信息分布式存儲和并行協同處理。雖然每個單元的功能非常簡單，但大量單元構成的網絡系統就能實現非常復雜的數據計算，并且還是一個高度復雜的非線性動力學習系統。
神經網絡的結構更接近于人腦，具有大規模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應和自學能力。神經網絡的用途非常廣泛，在系統辨識、模式識別、智能控制等領域都能一展身手。而現在最吸引IT巨頭們關注的就是神經網絡在智能控制領域中的自動學習功能，特別適合在需要代入一定條件，并且信息本身是不確定和模糊的情況下，進行相關問題的處理，例如語音識別。
神經網絡的起源要追溯到上世紀40年代，心理學家麥克庫羅克和數理邏輯學家皮茲首先提出了神經元的數學模型。此模型沿用至今，并且直接影響著這一領域研究的進展。因而，他們兩人就是神經網絡研究的先驅。隨著計算機的高速發展，人們以為人工智能、模式識別等問題在計算機面前都是小菜一碟。再加上當時電子技術比較落后，用電子管或晶體管制作出結構復雜的神經網絡是完全不可能的，所以神經網絡的研究一度陷于低潮當中。到了20世紀80年代，隨著大規模集成電路的發展，讓神經網絡的應用成為了可能。而且人們也看到了神經網絡在智能控制、語音識別方面的潛力。但是這一技術的發展仍然緩慢，而硬件性能的發展以及應用方式的變化，再加上谷歌、微軟、IBM等大公司的持續關注，神經網絡終于又火了起來。本該在上世紀80年代就出現的諸多全新語音技術，直到最近才與我們見面，神經網絡已經成為最熱門的研究領域之一。
在國際會議上，與會人員來自世界各地，同聲傳譯就成了必不可少的溝通方式。但是到目前為止，同聲傳譯基本上都是靠人來完成的，譯員在不打斷講話者演講的情況下，不停地將其講話內容傳譯給聽眾。
展開 人工神經網絡（ANN）（網絡架構）-4 ￥2
人工神經網絡（ANN）（網絡架構）-4
人工神經網絡（ANN）：這是一種受人腦啟發的信息處理范式。ANN通過示例學習，就像人類一樣。通過學習過程，ANN可以被配置用于特定應用，如模式識別或數據分類。學習過程主要涉及調整神經元之間的突觸連接。
ANN的類型：
ANN有多種架構，每種架構都有其優勢和劣勢。常見的架構包括：
o 前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks）：這是最簡單的ANN架構，信息從輸入層單向流動到輸出層。各層是全連接的，即一層中的每個神經元都與下一層的所有神經元相連。
o 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks，簡稱RNNs）：這些網絡具有“記憶”組件，信息可以在網絡中循環流動。這使得網絡能夠處理數據序列，如時間序列或語音。
o 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，簡稱CNNs）：這些網絡旨在處理具有網格拓撲結構的數據，如圖像。層由卷積層組成，它們學習檢測數據中的特定特征，以及池化層，它們減少數據的空間維度。
o 自編碼器（Autoencoders）：這些神經網絡用于無監督學習。它們由編碼器組成，將輸入數據映射到低維表示，以及解碼器，將表示映射回原始數據。
o 生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，簡稱GANs）：這些神經網絡用于生成建模。它們由兩部分組成：一個生成器，學習生成新的數據樣本，以及一個鑒別器，學習區分真實和生成的數據。
ANN模型的三個實體：
o 互連（Interconnections）：互連定義了ANN中處理元素（神經元）如何相互連接。這些處理元素的排列和互連的幾何形狀在ANN中非常重要。
展開 語音識別系列之脈沖神經網絡特征工程
作者：王佳杰
引言
人工神經網絡（Artificial Neural Network, ANN）中的單個人工神經元是對生物神經元的高度抽象、提煉和簡化，模擬了后者的若干基本性質。得益于誤差反向傳播算法，網絡權重可根據設定的目標函數得到有效地調整，ANN在視覺、文本、語音等領域都取得了巨大的成功，各種新奇的網絡結構、訓練策略層出不窮，ANN獲得了蓬勃發展，大量科研及工程人才投入之中，強力推動了學術研究及工業應用。相較而言，比ANN更仿生的脈沖神經網絡（Spike Neural Network, SNN）還處于研究和應用初期，類腦芯片及相關公司屈指可數，相關應用乏善可陳，但已露出了些微曙光。
一、ANN/SNN神經元的異同
在ANN中，單個神經元接收上層若干神經元的輸入，加權和配以偏置，套以激活函數輸出一個值傳遞給下層神經元。在SNN中，上層神經元發送來的并非一個數值連續變化的標量，而是神經脈沖時間串，提請注意的是：
(1)關于激活函數：
在ANN中，默認上層神經元都是預激活的，下層神經元需要考慮全部有連接的上層神經元（除非經過后續的剪枝優化）。但在SNN中，即便上下兩個神經元有突觸連接，只要上層神經元未激發脈沖，下層神經元便不需考慮。因此，從計算效率上講，SNN精打細算，而ANN存在冗余計算。
注：Dropout隨機失活技術只是在ANN訓練階段使用，前向推理還是默認ANN中所有神經元都參與運算。
展開 人工神經網絡（Artificial Neural Networks，簡稱ANNs）-2、3
人工神經網絡（Artificial Neural Networks，簡稱ANNs）-2
人工神經網絡的特點包括：
? 它是一個數學模型，通過神經方式實現。
? 它包含大量的相互連接的處理元素，稱為神經元，用于執行所有操作。
? 存儲在神經元中的信息基本上是神經元之間的加權連接。
? 輸入信號通過連接和連接權重到達處理元素。
? 它有能力通過適當分配和調整權重，從給定數據中學習、回憶和泛化。
? 神經元的集體行為描述了其計算能力，沒有單個神經元攜帶特定信息。
簡單神經元的工作原理如下：
假設有兩個神經元X和Y，它們正在向另一個神經元Z傳遞信號。那么，X和Y是傳遞信號的輸入神經元，而Z是接收信號的輸出神經元。輸入神經元通過連接鏈接（A和B）連接到輸出神經元，如圖中所示：
圖 5一種簡單的人工神經網絡結構
對于上述神經元架構，需要以以下方式計算凈輸入：
I = xA + yB
其中x和y分別是輸入神經元X和Y的激活值。通過將激活函數應用于凈輸入，可以獲得輸出神經元Z的輸出z。
O = f(I), Output = Function ( net input calculated )
輸出 = 函數（計算的凈輸入）
應用于凈輸入的函數稱為激活函數，有多種激活函數可能用于此。
在神經網絡中，有一個函數需要被應用到每個神經元的網輸入上，這個函數被稱為激活函數。對于這個目的，有多種不同的激活函數可以選擇使用。這些激活函數（可以影響神經元的輸出，從而影響整個神經網絡的行為和性能。常見的激活函數包括Sigmoid、Tanh、ReLU等。
展開 