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ANN 類神經網路 - Coggle Diagram
ANN 類神經網路
Artificial Neural Network (ANN) 類神經網絡
神經元
wx+b x為上一層的值
模擬人類神經元的行為
hidden layer
扮演處理資訊的重要角色
承接上一層的資料，繼續傳遞到下層
可以視為多對多的巨大函數（由輸入到分類）
Activation function 激活函數
決定是否活化神經元的重要因子
傳統喜歡用step function，但非連續型
現多改用連續型函數（如sigmoid,Relu）
Back propagation neural network (BPNN) 倒傳遞類神經網路
類神經網路學習的核心
如同人一樣，會學習如何透過改變神經元權重及偏置值來獲得正確的結果
Back propagation
算出目前結果和預期結果相差的平方和，求此函數的最小值
基本上就是要靠偏微分
除了要找到最小值外，還要找到怎最快達到最小值（負梯度）
也可以想成每個神經元都有對結果不同的期望，將這些期望相加後來調整權重