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用Java或任何其他编程语言设计神经网络我们需要理解人工神经网络的结构和功能。
人工神经网络执行的任务比如有模式识别、从数据中学习以及像专家一样预测趋势，而不像传统的算法方法那样需要执行一组步骤来实现所定义的目标。人工神经网络由于其高度交互的网络结构，可以学习如何自己解决一些任务。
此外，神经元之间的连接具有相应可以修改信号的权重，从而影响神经元的输出。由于权重是神经网络的内部因素并影响其输出，所以可以认为它们是神经网络的内部学科，调节描述神经元与其他神经元或外部世界的连接的权重将反映神经网络的能力。
正如Bioinfo Publications所述：
人造神经元接收一个或多个输入（代表树突）并将它们相加以产生输出/ 激活 （代表神经元的轴突）。一般来说每个节点的总和被加权，总和通过激活函数或传递函数传递。
这个组件为神经网络处理增加了非线性，这是因为自然神经元具有非线性行为。在一些特殊情况下，它可以是一个线性函数。
维基百科提及到说：
人工神经网络执行的任务比如有模式识别、从数据中学习以及像专家一样预测趋势，而不像传统的算法方法那样需要执行一组步骤来实现所定义的目标。人工神经网络由于其高度交互的网络结构，可以学习如何自己解决一些任务。
人造神经元具有与人脑神经元相似的结构。一个天然的神经元是由核，树突和轴突组成的。轴突延伸到几个分支形成突触与其他神经元的树突。
此外，神经元之间的连接具有相应可以修改信号的权重，从而影响神经元的输出。由于权重是神经网络的内部因素并影响其输出，所以可以认为它们是神经网络的内部学科，调节描述神经元与其他神经元或外部世界的连接的权重将反映神经网络的能力。
正如Bioinfo Publications所述：
人造神经元接收一个或多个输入（代表树突）并将它们相加以产生输出/ 激活 （代表神经元的轴突）。一般来说每个节点的总和被加权，总和通过激活函数或传递函数传递。
这个组件为神经网络处理增加了非线性，这是因为自然神经元具有非线性行为。在一些特殊情况下，它可以是一个线性函数。
维基百科提及到说：
一个标准的计算机芯片电路可以看作是一个激活功能的数字网络，取决于输入的是“ON”（1）还是“OFF”（0）。这与神经网络中的线性感知器的行为类似。然而， 非线性 激活函数允许这样的网络仅使用少量的节点来计算特殊问题。使用的流行的激活函数的例子是Sigmoid、双曲正切、硬极限阈值和纯线性。
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2018-05-31
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