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在图像处理中，权函数同样发挥了重要作用它可以帮助调整图像中的不同区域的权重，使得图像处理算法能够更精确地处理图像的各个部分，增强图像的细节和对比度权函数在模式识别领域也有着重要的应用通过调整权函数的参数，可以优化分类器的性能，提高识别的准确率权函数能够根据样本的特性调整不同类别的；由于损失的价值函数比收益的价值函数更为陡峭，所以损失比收益显得更加“突出”一些损失规避带来的另一个结果就是所谓的“禀赋效应” 禀赋效应指某物成为某个人的禀赋的一部分时，它的价值便增加了前景理论假定，决策权重倾向于过于看重小概率事件而看轻中高概率事件3确定效应 确定效应指某个。

　　图1 人脑神经网络

　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。

　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。

　　神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。

人在决策时，事件的决策权重并不等于事件发生的概率 在低概率区域，投资者会被极端损益所吸引，在心目中放大低概率在高概率区又会产生“失去才最美”效应，在心目中忽视大概率事件 此外，还有两种，直接漠视或者直接把概率生成1。