神经网络

神经网络：

http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/neural-network.html

"人造神经元"模型，叫做"感知器”

给因素指定权重（weight），代表它们不同的重要性

由多个感知器组成的多层网络

"递归神经网络”（RNN）

数学处理（矢量化）：

• 外部因素 x1、x2、x3 写成矢量 <x1, x2, x3>，简写为 x
• 权重 w1、w2、w3 也写成矢量 (w1, w2, w3)，简写为 w
• 定义运算 w⋅x = ∑ wx，即 w 和 x 的点运算，等于因素与权重的乘积之和
• 定义 b 等于负的阈值 b = -threshold

试错法：其他参数都不变，w（或b）的微小变动，记作Δw（或Δb），然后观察输出有什么变化。不断重复这个过程，直至得到对应最精确输出的那组w和b，就是我们要的值。这个过程称为模型的训练。

输出连续性