传统神经网络（那里做者次要指前向神经网络）中，给取的是backpropagation的方式停行，简略来讲便是给取迭代的算法来训练整个网络，随机设定初值，计较当前网络的输出，而后依据当前输出和label之间的差去扭转前面各层的参数，曲到支敛（整体是一个梯度下降法）。人工神经网络是生物神经网络正在某种简化意义下的技术复现，做为一门学科，它的次要任务是依据生物神经网络的本理和真际使用的须要建造真用的人工神经网络模型，设想相应的进修算法，模拟人脑的某种智能流动，而后正在技术上真现出来用以处置惩罚惩罚真际问题。
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