嵌牛IT观察（五）——神经网络的学习

姓名：赵佳慧            学号：22011210938           学院：通信工程学院

机器学习中的神经网络模型由生物神经网络发展而来，其基本思想就是通过仿照生物大脑神经网络的结构和功能来构建相应的数学模型，其中人工神经网络是最早出现的神经网络模型，至今已经衍生出诸多改进的变体神经网络模型。  人工神经网络模型的基本结构由输入层，隐藏层和输出层组成，其中神经元是神经网络的基本组成单元和计算单元，人工神经网络中每一层结构由大量的神经元组成，每一层的神经元的输入值都是上一层神经元的输出值，且都有相应的权重和偏差，其中隐藏层作为神经网络的核心可以由多个层组成


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卷积神经网络的基本结构可分为输入层，隐藏层和输出层，其中隐藏层主要包括卷积层、BN（Batch Normalization）层、激活层、池化层以及全连接层等基本组件





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