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第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 15
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Google Developers Machine Learning

Python + 機器學習/深度學習小筆記系列 第 15

[Day - 15]深度學習概論4(神經網路的結構與單元感知器)

神經網路的結構

神經網路結構大概如下
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190916/20119675AvTdnR5DvB.jpg

我個人是把它從樹狀圖去理解
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190916/201196756Thj9PpmdV.png
以上圖為例
傳統的程式執行順序是由上而下找到唯一解(EX:流程圖)
神經網路的執行順序則是由下而上找到其中一種可能性的解,這種可能性的解不見得100%準確,所以神經網路的建構有越大量的數據就能建構一個較為準確的模型。

深度神經網路
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190916/201196751XRf8pZYEH.png
深度神經網路隱藏層至少要有3層以上含3層才能稱作是深度神經網路(Deep Learning)

神經網路的基本組成是由n個單元神經元組成
也就開發出了感知器去模擬神經元的功能,一種是激活,另一種是抑制,也就是計算機的0和1
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190916/20119675Y7qS4dUda9.jpg
上圖為一個單元的人工神經元也就是單一個感知器


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