1输入层 神经网络的输入层负责接收外部输入的数据，这些数据可以是图像文本声音等多种形式输入层将输入数据转化为神经网络可以处理的格式，通常是将输入数据转化为向量形式2隐藏层 隐藏层是神经网络的核心部分，它。

神经网络是通过组合思维类比思维得到的数学模型人工神经网络，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的。

人工神经网络的基本要素是神经元模型网络模型网络的学习规则人工神经网络Artificial Neural Network，即ANN ，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种。

阿尔法狗的核心算法主要是基于深度学习的神经网络，包括卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的变种这些神经网络被训练来模拟人类棋手的策略，以在围棋游戏中进行预测和决策具体来说，阿尔法狗使用了一种称为ldquo蒙。

1RBF网络 单隐层前馈神经网络 ，使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，输出层是对隐层神经元输出的线性组合RBF网络可表示为2ART网络 竞争型学习 神经网络中一种常用的 无监督学习 策略，由 比较层。

第一大脑落子选择器 Move Picker阿尔法围棋AlphaGo的第一个神经网络大脑是ldquo监督学习的策略网络Policy Networkrdquo ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率。

#160 #160#160深度神经网络往往带有大量的参数，但依然表现出很强的泛化能力指训练好的模型在未见过的数据上的表现#160 #160#160泛化能力指训练好的模型在未见过的数据上的表现能力良好泛化。

这种转换策略常用于神经网络和其他机器学习算法，因为这些算法通常对输入数据的规模敏感通过规范化，可以避免某些特征由于规模较大而过度影响模型的结果#xF4C8数据归一化数据归一化与规范化相似，但目标是使数据符合特定的分布，如正态分布。

1 1943年神经科学家warren McCulloch和数学逻辑家Walter Pitts提出MP神经元模型2 1957年美国康奈尔航空实验室的Frank Rosenblatt在MP模型的基础上发明了一种叫做“感知器”的神经网络算法，并在一台IBM704上成功实现3。

神经网络的训练中我们常常能遇到 Epoch 和 Iteration 这两个不同的词两个词都表示“轮次”的意思，显然这两个“轮次”的含义并不相同在解释这两个词的不同之前，我们先引入三种梯度下降策略 1Batch Grandient D。