反向传播: 可以看作是再一次将传过来的信号传回去, 看看这个负责传递信号神经元对于”讨糖”的动作到底有没有贡献, 让它好好反思与改正, 争取下次做出更好的贡献. 生物神经网络和人工神经网络的差别: 人工神经网络靠的是正向和反向传播来更新神经元, 从而形成一个好的神经系统, 本质上, 这是一个能让计算机处理和优化的数学模型. 而生物神经网络是通过刺激, 产生新的联结, 让信号能够通过新的联结传递而形成反馈. 学习资料: 有网友根据我的 Tensorflow 系列做了一个很好的文字笔记, 推荐阅读. Tensorflow 学习目录 PyTorch 学习目录 Theano 学习目录 Keras 学习目录 每个神经元的参数不一样,每一次刺激时被激活的神经元也不一样。 相关文章: