神经网络激活函数=生物转换器？

正文

请到「今天看啥」查看全文

看，是不是也很像一个小小的机器学习模型呢？一个将多维的输入X转换成输出信号y的小模型。

那么，假如我们发现了好几堆（层）可爱的神经元，并且惊讶的发现它们可以交互信息，一起完成任务，但是我们并不知道它们之间怎么连接的。那怎么办呢？

我们当然可以给它们两两之间分配一条线呀。这个线就代表两个神经元之间的连接强度，如果两个神经元之间没有连接，这根线的值就是0，连接的越紧密，值就越大。

看。

这么多可爱的神经元一起工作的时候，在数学家眼里，其实并不复杂：

前一层的神经元的轴突（输出信号）与下一层的神经元的树突（输入）的信号传递过程，其实就是一个 线性映射 的过程。

补充：

想一想， 《线性代数一》 中，小夕是不是已经讲啦，对待矩阵，一个非常重要的视角就是“映射”。矩阵，可以表示一个映射函数，准确的说是一个线性映射函数。

请到「今天看啥」查看全文