神经网络算法是什么 神经网络算法原理 光环大数据人工智能培训

　　神经网络算法是什么？神经网络算法原理。写看下光环大数据从百读百科摘下的对神经网络算法的解释，辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

通过以上的解释，我们基本上了解到了什么是神经网络算法。

那么，神经网络算法的原理是什么呢？

我们现在开始有监督的BP神经网络学习算法：

1、正向传播得到输出层误差e

=>输入层输入样本=>各隐藏层=>输出层

2、判断是否反向传播

=>若输出层误差与期望不符=>反向传播

3、误差反向传播

=>误差在各层显示=>修正各层单元的权值，直到误差减少到可接受程度。

算法阐述起来比较简单，接下来通过数学公式来认识BP的真实面目。

假设我们的网络结构是一个含有N个神经元的输入层，含有P个神经元的隐层，含有Q个神经元的输出层。

在神经网络中，一个神经元的输出是另一个神经元的输入。假设z(l)i表示的是第l层的第i个神经元的输入，假设a(l)i表示的是第l层的第i个神经元的输出，其中，当l=1时，a(1)i=xi。根据上述的神经网络中的权重和偏置，就可以计算神经网络中每一个神经元的输出，从而计算出神经网络的最终的输出hW,b。

随着AI+时代的到来，神经网络算法也越来越重要。

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