神经元如何学习

2024-11-13

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。

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