标签：输出 计算机 训练 神经网络 笔记 学习 pytorch 输入 神经元

1.什么是神经网络

神经网络是一种计算机模型或者数学模型，是存在于计算机的神经系统，由大量的神经元相连接并进行计算，在外界信息的基础上，改变内部的结构，常用来对输入和输出之间复杂的关系进行建模。

如图就是一个神经网络，分为输入层，隐藏层跟输出层，输入层负责信息的接收，隐藏层负责数据的传递与处理，输出层负责处理结果的判断，通过输出层就可以看出计算机对事物的认知结果。

神经网络的训练：神经网络的训练需要大量数据，需要给计算机输入所需对应的数据进行训练，训练时神经网络会产生结果，将结果与给定的正确答案进行对比，将对比结果传递回去，使对应的神经元发生改变，每个神经元都有属于它的激活函数(activation function)，用这些函数给计算机一个刺激行为，经过多次训练就可以慢慢得到更准确的结构，让网络对重要的信息更加敏感。

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_51998427/article/details/119295222

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