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模式识别基础：分类器设计_（8）.神经网络分类器设计.docx

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    神经网络分类器设计

    引言

    神经网络分类器是一种强大的机器学习模型，广泛应用于模式识别和智能系统中。它们能够通过多层非线性变换来学习复杂的特征表示，从而在各种任务中取得优异的性能，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。本节将详细介绍神经网络分类器的设计原理、常用架构、训练方法以及在实际问题中的应用。

    神经网络基本原理

    神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由大量节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接形成多层网络。每个神经元接收输入、进行加权和运算，并通过激活函数输出结果。神经网络的基本原理涉及以下几个关键概念：

    神经元

    神经元是神经网络的基本单元

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