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2018-09-21
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摘要：本文主要向大家介绍了机器学习入门之神经网络与机器学习，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
本文主要向大家介绍了机器学习入门之神经网络与机器学习，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
什么是神经网络？
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），通俗来讲，神经网络是在模仿动物神经网络而构成的算法数学模型。
它由三部分组成：输入层、隐藏层、输出层
我们可以把这三者简单粗暴地理解成一个二元一次方程：
Y=aX
其中Y=输入层；a=隐藏层；X=输出层
光构建了模型是没有用的，因为这个模型里，X、Y、a都是未知量，所以在最开始，这个神经网络就如一个新生儿，什么都不懂也不会，如果这时，我们给定：
X=1
Y=2
那么，据此可以求解a=2.
这个求解a的过程，就是机器学习。
a值其实描述成“套路”比较恰当，它的意义就在于重新给定任务Y后，机器都能根据Y值和从经验中学习到的“套路”，展现出最后的X。
是不是特别简单粗暴？事实上这种神经网络系统简直复杂到没朋友，X Y a都是矩阵，隐藏层a也不止一层，内部节点之间的链接关系都是变量，学习的过程需要调整内部大量节点之间相互连接的关系，达到处理信息的目的。试想，如果求解一个有几百万变量的方程，那么你需要联立几百万个方程组再进行求解，更何况一个几百万变量的线性代数方程。
本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道！
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