单个神经元(在人工神经网络中也称为感知器)是神经网络中最基本的构建单元。它受到生物神经元的启发,用于处理和传递信息。以下是其组成和工作原理的详细说明:
单个神经元的组成
- 输入(x₁, x₂, ..., xₙ):
- 这些是神经元接收的输入特征或信号。
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每个输入都关联一个权重(w₁, w₂, ..., wₙ),表示该输入的重要性。
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权重(w₁, w₂, ..., wₙ):
- 权重是决定每个输入对神经元输出影响的参数。
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在训练过程中,权重会被调整以最小化误差。
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偏置(b):
- 偏置是一个额外的参数,允许神经元独立于输入调整其输出。
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它帮助模型更好地拟合数据。
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激活函数(f)...