神经元如何学习 (qtnx.ai)

本文简要解释了神经元学习的机制。神经网络可以被视为通用函数逼近器，单个神经元（感知器）通过为每个输入分配权重，并将加权输入求和来构建多元线性函数。为了学习特定函数，感知器使用损失函数（例如均方误差）来量化预测误差，并通过梯度下降算法调整权重和偏差，以最小化损失。文章通过一个简单的例子，演示了单个感知器如何学习线性函数 y = 2x + 1 的参数。