常用的神经网络算法

活函数 的作用是将无限的输入转换为可预测形式的输出。 一种常用的活函数是 sigmoid函数 sigmoid函数的输出 介于0和1，我们可以理解为它把 (−∞,+∞) 范围内的数压缩到 (0, 1)以内。 正值越大输出越接近1，负向数值越大输出越接近0。

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算法是一种常用的工神经网络训练算法，是通过反向传播来调整神经网络权值的算法。 在工神经网络中，BP算法的作用是帮助神经网络对输入的数据进行学习，并通过学习来调整神经网络的权值，以使得神经网络能够较好地对未知数据进行预测。

神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。 第一层是输入，最后一层是输出。 如果有多个隐层，我们称之为“深度”神经网络。 他们计算出一系列改变样本相似性的变换。 各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。