神经网络物理模型

Question

神经网络是否是树的数据结构？如果不是，则如何使用物理模型描述神经网络？

例如：数组被视为以相同名称（顺序内存分配=物理模型）收集相似数据

Answer 1

神经网络不是数据结构，而是机器学习中用于创建人工神经网络的工具，这过于简化了我们认为人脑的工作方式。

您可以使用数组来构建您的网络，但是它们只是更大一部分的组成部分。

例如，在神经网络中，来自给定层的一个神经元与来自其相邻层的一个或多个神经元相连。这些连接又具有权重。这些加权连接可以用数组描述。

在神经网络中可以使用数组的另一种方式是输入。神经网络倾向于将向量作为输入，可以使用数组来描述。例如，如果您有一个使用数字进行运算的神经网络，则可以将数字转换为二进制，然后将该二进制数字存储在数组中。 ，数字8可以转换为[0, 0, 0, 1, 0]。

Answer 2

两者之间的主要区别是，树是数据结构，神经网络是一种学习算法。树有一根根和几片叶子。神经网络中没有这样的结构。从外观上可能会感觉到它们相似，但事实并非如此。树可以存储数据，因此可以存储其类型-数据结构。但是神经网络却没有。它是一个接受输入，对输入施加一些权重和偏差的函数，以查找输入与可能或预期输出的接近度。