人工智能与神经网络之间的关系丨人工智能神经元由什么构成

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前面我们已经提过神经元的数学模拟。

在这里多说一句，关于新知识的学习，很多时候先知道有这个东西，大家可以正常在同一频道交流，能正确使用词汇就好，暂时不需要深入理解。随着学习慢慢深入再加深理解就好

对于神经网络，我们可以理解为搭积木，而积木块就是各种功能的神经元。使用大量的神经元可以构建各种功能的神经网络。最初级的网络我们可以看看以下图片：

典型神经网络

图中左边蓝色的圆圈叫“输入层”，中间橙色的不管有多少层都叫“隐藏层”，右边绿色的是“输出层”。每个圆圈，都代表一个神经元，也叫节点(Node)。

理论证明，任何多层网络都可以用三层网络近似地表示。

神经网络的计算其实和我们讲到的神经元的计算原理差不多

专业术语叫做前向传播(Forward Propagation)

该种计算形式的神经网络我们称为前馈神经网络(FeedForward Neural Network).

下一节我们会提到最重要的反向传播(Backward Propagation),进行参数的更新和计算

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