我在 GitHub 上发现了一个极简、入门级的神经网络教程。它简洁易懂能用一行公式说明白的道理，不多写一句废话 ...

【灵感来源】 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTE1NjQxMQ==&mid=2247505018&idx=3&sn=3d79356 ...

感知器作为人工神经网络中最基本的单元，有多个输入和一个输出组成。虽然我们的目的是学习很多神经单元互连的网络，但是我们还是需要先对单个的神经单元进行研究。 感知器算法的主要流程： 　　首先得到n个输入，再将每个输入值加权，然后判断感知器输入的加权和最否达到某一阀值v，若达到，则通过sign函数 ...

人工神经网络 什么是人工神经网络？ 我们先从他的结构谈起 说明： 通常一个神经网络由一个input layer，多个hidden layer和一个output layer构成。图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器）设计神经网络的重要工作是设计hidden layer，及神经 ...

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 ...

①人工神经网络(ANN)为广泛连接的巨型系统。神经科学研究表明，人类中枢神经的主要部分大脑皮层由10[11]～10[12]个神经元组成，每个神经元共有10[1]～10[5]个突触，突触为神经元之间的结合部，决定神经元之间的连接强度与性质。这表明大脑皮层是一个广泛连接的巨型复杂系统，ANN的连接机制 ...

目录 一、人工神经网络 二、生物神经网络 三、硅基智能与碳基智能 计算机：硅基智能 人脑：碳基智能 四、MP模型 感知器——最简单的神经网络结构 单层感知器——无法处理异或问题 多层感知器——隐藏层 ...

一、 综述 神经网络领域最早是由心理学家和神经学家开创的，旨在开发和测试神经的计算机模拟。粗略地说，神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权重相关联。在学习阶段，通过调整这些权重，能够预测输入元组的正确类标号。由于单元之间的连接，神经网络学习又称连接者学习 ...