[学习笔记]
很多人学了神经网络很长时光，但一直就有一个最基本的问题困扰着自己。为何要引入神经网络来做辨认，断定，预测?为何神经网络能做这事？其实我们在生涯中，总在不知不觉的经常常使用神经网络。只不过我们没注意视察罢了。 比如常常有朋友会问我们，哪里的房子大致多少钱？比以下面这个断定房价的例子，当知道地点在北京二环以里，天安门旁边的东华门，输入x1就应当等于五万元一平米。楼层是四层，不高不低，X2等于800元一平米。楼层如果是顶层，那就太高了，x2就等于100元一平米。当知道朝向是朝阳以后，X3等于1000元一平米。如果知道朝向是朝北以后，S3就等于100元一平米。但x1，x2，x3，这三个参数在你心目中的权重是完整不一样的，大家都知道，断定房价，地点是最主要的，所以，权重w1的值会高很多，比如说0.6。而楼层的权重就不是那末高，比如只占0.1。向南朝向权重占0.2。基本偏移跟全部的时期都很有关系，大家都是买涨不买跌，所以当大家都想买房的时候，这个偏移就会很高，比如b等于一万元一平米。所以依照下图：终究输出：x1*w1+x2*w2+x3*w3+b=50000*0.6+800*0.1+1000*0.2+10000=40280元一平米，为价钱。很多人学了神经网络很长时光，但一直就有一个最基本的问题困扰着自己。为何要引入神经网络
