14.2人工神经元模型 14.2.1单端口输入神经元 输 无偏置神经元 输 带偏置神经元 入 1)无偏置神经元： 输入信号：x 突触权：w← w 突触后输出：v三迷x v=F(w*x) =F(1w*x+b) 活化函数：F 神经元输出：y=F(w*x) 兴奋性突触→w>0 抑制性突触 →w<0 2)带偏置神经元： 偏置：b 人工神经网络的中心思想：通过调节组成神经 突触后输出：v=1w*x+b 网络的各神经元的可调参数w和b来实现期望 神经元输出：y=F(w*x+b) 的网络特性。 99 14.2 人工神经元模型 14.2.1 单端口输入神经元 F w v 输 入 无偏置神经元 y y = F(w x) F w v 输 入 带偏置神经元 y y = F(w x + b)  b x x （a） (b) 1 输入信号：x 突触权：w 突触后输出： 活化函数：F 神经元输出： v w x =  1）无偏置神经元： y F w x =  ( ) 2）带偏置神经元： 偏置：b 突触后输出： 神经元输出： v = w x + b y F w x b =  ( + ) 兴奋性突触 → w > 0 抑制性突触 → w < 0 人工神经网络的中心思想：通过调节组成神经 网络的各神经元的可调参数w和b来实现期望 的网络特性