tianjing2020
2021-11-27 17:43:31
神经网络的运作过程
一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。
输入和输出
权重（
w）和阈值（b）多层感知器的结构
也就是说，需要事先画出上面出现的那张图。
其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。目前为止，这两个值都是主观给出的，但现实中很难估计它们的值，必需有一种方法，可以找出答案。
这种方法就是试错法。其他参数都不变，w（或b）的微小变动，记作Δw（或Δb），然后观察输出有什么变化。不断重复这个过程，直至得到对应最精确输出的那组w和b，就是我们要的值。这个过程称为模型的训练。
因此，神经网络的运作过程如下。
确定输入和输出
找到一种或多种算法，可以从输入得到输出
找到一组已知答案的数据集，用来训练模型，估算
w和b一旦新的数据产生，输入模型，就可以得到结果，同时对
w和b进行校正
可以看到，整个过程需要海量计算。所以，神经网络直到最近这几年才有实用价值，而且一般的 CPU 还不行，要使用专门为机器学习定制的 GPU 来计算。
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