③神经网络:在非线性可分性的情况下，神经网络通过多个隐层实现非线性功能。第五章神经网络神经网络:神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行的互联网络，其组织可以模拟生物神经系统对现实世界对象的交互反应，神经网络的输出层采用非线性函数和线性函数，神经网络的输出层通常采用线性函数或非线性函数。
1、神经网络(NeuralNetwork
(1)结构:许多树突用于输入，一个轴突用于输出。(2)特性:兴奋性和传导性。兴奋性是指当信号量超过一定阈值时，细胞体就会被激活，产生电脉冲。导电性是指电脉冲沿着轴突并通过突触传递到其他神经元。(3)具有两种状态的机器:激活时为“是”,停用时为“否”。神经细胞的状态取决于从其他神经细胞接收的信号数量和突触的性质(抑制或增强)。
②单个神经元:在线性可分性的情况下，本质是一条直线，将数据分为两类。线性分类器本身是一个单层神经网络。③神经网络:在非线性可分性的情况下，神经网络通过多个隐层实现非线性功能。(2)权重/参数/连接(权重)最重要的是每个连接都有权重。一个神经网络的训练算法就是将权值调整到最佳，从而使整个网络的预测效果达到最佳。
2、神经网络输出purelin函数!是线性函数嘛,就是一斜直线?
对，楼下，yx；。试试把训练功能改成trainlm，更快更准。梯度下降法有时会出错。Traingdm是驱动量的梯度下降法，trainlm是lm优化算法，trainscg是定量共轭梯度法，此外还有traingdx，traingda等等，都是权值训练算法。看看MATLAB结合神经网络的基础书籍，都有介绍。
3、神经网络输出层通常采用线性函数还是非线性函数,影响大不大?
问题:bp神经网络为什么使用非线性函数进行预测？回答:简单来说，复杂的bp神经网络的行为动力学和神经元之间的相互作用，是无法用简单的线性函数来描述的！一般来说，当用一个数学函数来模拟一个系统(系统函数)的输入输出关系时，设其函数为f(x)，那么它可以刻画为一个输入变量x的多项式，即f (x) ∑ an * x n ∣ n0 > ∞。当n≥2时，f(x)变成非线性函数。
4、神经网络输出层采用非线性函数和线性函数,有区别嘛?
问题:bp神经网络为什么使用非线性函数进行预测？回答:简单来说，复杂的bp神经网络的行为动力学和神经元之间的相互作用，是无法用简单的线性函数来描述的！一般来说，当用一个数学函数来模拟一个系统(系统函数)的输入输出关系时，设其函数为f(x)，那么它可以刻画为一个输入变量x的多项式，即f (x) ∑ an * x n ∣ n0 > ∞。当n≥2时，f(x)变成非线性函数。
5、一文读懂神经网络
6、第五章神经网络
神经网络:神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，其组织可以模拟生物神经系统对现实世界对象的交互反应。神经网络最基本的组成部分是神经元模型。MP神经元模型:感知器由两层神经元组成，即输入层和输出层。以下是具体过程:多层神经网络的拓扑结构如图所示:从上图可以看出，多层网络由输入层、隐含层和输出层组成，顶层为输出层，底层为输入层，中间层为隐含层。
7、神经网络浅谈
人工智能技术是目前的热门话题，基于神经网络的深度学习技术是热点。去年谷歌的AlphaGo以4:1的比分击败韩国的李世石九段，可见深度学习的强大威力。随后的AlphaMaster和AlphaZero的加强版在性能上彻底碾压了前者。不管怎么看，以深度学习为代表的人工智能技术正在塑造未来。
NVIDIA这几年股价的飙升足以证明深度学习的井喷之势。好了，不多说，下面简单介绍一下神经网络的基本原理、发展和优势。神经网络是人类受生物神经细胞结构启发而开发的算法系统，是机器学习算法的主要类别之一，首先我们来看人脑神经元细胞:一个神经元通常有多个树突，主要用来接收传入的信息，而轴突只有一个，轴突末端有很多轴突末梢，可以将信息传递给很多其他神经元。