文件名称：neuron:人工神经元
文件大小：3KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-01 09:31:34
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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
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neuron-master
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