认识神经网络
1分钟了解M-P模型是什么
提到神经网络，就不得不提人工智能，自人类第一台计算机诞生以来，无数的科学家就开始研究探讨如何用电子元件制造人类大脑。
1997年IBM的“深蓝”在国际象棋项目打败了世界冠军卡斯帕罗夫，2016年AlphaGo击败李世石，到今天，我们可以实现人脸识别，语音对话，照片分析，自动驾驶，人工智能被推向了一个全新的时期。
让我们回到1943年，神经学的研究显示，人类大脑的神经细胞只存在激活和抑制两种状态，这就是表明用电子元器件是有可能制造出人类大脑的。生物学家麦斯卡洛（W.S.McCulloch）和数学家皮特斯(W.A.Pitts)提出了神经元的数学模型M-P模型，这个模型是神经网络的基础。那M-P模型具体是什么呢？
让我们先看一下它的数学表达式。M-P模型中我们抽取单一输入源χ1,其权重ω1j，表达式为yj=ω1jχ1(t)−θj
图片来源于网路
Emm….. 形象的来表示，M-P模型函数就是在讲，当你受到外界的某种刺激，这种刺激加上刺激对你的权重，再加上一个效果的偏移量，然后通过大脑的处理，进行反应得出结果。
例如，你的面前有一盘鸡肉，同时呢你非常饿，再加上你的主观因素最喜欢吃鸡肉，经过你大脑的反应就会得结果：你一定要吃掉这块鸡肉。当然实际情况我们接收到的对神经元的输入几乎不可能是单一的，所以M-P模型最终的表达式为需要对所有神经元的输入进行求和累加在进行处理的模型。
好了，今天的M-P模型就介绍到这里了，下一期讲讲M-P模型的6种传输函数，并用其中的阶梯函数，判断一下苹果和香蕉。
月主任让我放个沙雕表情包，不，我不打算放了。感谢各位老铁对我的公众号关注，原谅我上一次更新是9月25日。接下来仍然会持续更新哦，再次感谢关注。
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