谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

文案狗。

1.x=2.0,w=2.3,b=-3y=wx+b=1.61)硬极限就是大于0就是1，小于等于0就取0，所以答案是12)线性函数输入是多少，输出就是多少，所以答案是1.63)对数-S型函数，应该是应用sigmoid函数，y=1/(1+e^(-1.6))=0.8322.你打错字了？

把“是”打成“时”了？x=2.0,w=2.3,b=-3y=wx+b=1.61)传输函数的净输入是1.62)神经元的输出是1.6(没有给传输函数是啥，所以这个可能是没有经过传输函数的输出吧。

)3.1)6个输入，2个输出，所以有8个神经元。2)6个w，所以是6维3)采用sigmoid函数，输出就会是0和1之间的连续值了。

4)为了使网络具有更好的性能,可以提高容错性和存储容量，可以采用偏值以上答案仅供参考。第一题应该没有问题，后两题不太确定。

人工神经网络理论百度网盘下载：链接： 提取码：rxlc简介：本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。

第一章主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方向；第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几种主要网络结构、算法和应用途径；第十章用较多篇幅介绍了人工神经网络理论在各个领域的应用实例。

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人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。

它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。

BP（BackPropagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。

BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。

而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。