现在我们使用的神经元通常由两个部分组成,一个是“线性模型”,另一个是“激励函数” 

一、“线性模型”——假设为简单的f(x)=wx+b

如图是一个输入为5维向量,输出output可以看作f(x)=wx+b

通常我们遇到的神经网络模型中神经元的输入n维的,如下为具体例子

 

 

二、激励函数

激励函数在一个神经元当中跟随在f(x)=wx+b函数之后,用来加入一些非线性的因素

 

  

当一个完整的神经元被定义的时候,它通常是带有”线性函数“和”激励函数“两个部分首尾相接而成的。

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