【文件属性】:
文件名称:neuron:人工神经元
文件大小:3KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-05-12 15:44:54
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神经元
数学功能被认为是生物神经元的模型。
人造神经元接收一个或多个输入(表示树突信号乘以它们的权重),并在开始使它们通过非线性函数(也称为激活函数)后对其求和,以产生输出。
用法
var neuron = require ( 'neuron' ) ;
var perceptron = neuron ( function ( sum ) {
return sum > 5 ? true : false ;
} ) ;
perceptron ( 1 , 2 , 3 ) ; //=> true
上面的示例说明了一个感知器。 感知器是神经元,其中激活是具有二进制输出的阶跃函数。 如果输入的总和高于阈值(此处为5 ),则输出为true。
在人工神经元中,权重表示各个输入对输出的重要性。 通过改变它们以及阈值,我们可以获得不同的决策模型。
执照
MIT许可证(MIT)
版权所有(c)2015
【文件预览】:
neuron-master
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)
----.gitignore(18B)
----index.js(602B)
----package.json(526B)