神经网络 (NN)

历史上最重要的发现之一是神经网络 (NN) 的强大功能。

在神经网络中，称为神经元的许多数据层被添加在一起或相互堆叠以计算新的数据级别。

常用的简称：

• DNN 深度神经网络
• CNN 卷积神经网络
• RNN 循环神经网络

神经元

科学家一致认为，我们的大脑有大约 1000 亿个神经元。

这些神经元之间有数千亿个连接。

神经元（又名神经细胞）是我们大脑和神经系统的基本单位。

神经元负责接收来自外部世界的输入，发送输出（向我们的肌肉发出命令），并在两者之间转换电信号。

人工神经网络通常称为神经网络 (NN)。

神经网络实际上是多层感知器。

感知器定义了进入多层神经网络的第一步。

神经网络模型

输入数据（黄色）针对隐藏层（蓝色）进行处理并针对另一个隐藏层（绿色）进行修改以产生最终输出（红色）。

TensorFlow Playground

TensorFlow Playground 是一个用 d3.js 编写的网络应用程序 

借助 TensorFlow Playground，您无需数学即可了解神经网络 (NN)。

在您自己的网络浏览器中，您可以创建一个神经网络并查看结果。

TensorFlow.js 以前称为 Tf.js 和 Deeplearn.js。