学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好 ...

1、什么是人工神经网络(ANN) 人工神经网络的灵感来自其生物学对应物。生物神经网络使大脑能够以复杂的方式处理大量信息。大脑的生物神经网络由大约1000亿个神经元组成，这是大脑的基本处理单元。神经元通过彼此之间巨大的连接（称为突触）来执行其功能。人脑大约有100万亿个突触，每个神经 ...

人工神经网络由一系列神经元组成: 每个神经元都代表了一个特定的线性函数： 每个单元都会进行以下的计算过程： ini = ΣWj,iaj ai = g(ini) 通过调整每一个神经元的权值W，可以使得整个神经网络非常好的拟合数据。 激活函数 每个神经元中都有一个激活函数，通常 ...

首先要简单区别几个概念：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。这几个词应该是出现的最为频繁的，但是他们有什么区别呢？ 人工智能：人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题。 机器学习：机器学习是一种能够赋予机器学习的能力 ...

人工智能，机器学习，深度学习，神经网络 要说2017年什么技术最火爆，无疑是google领衔的深度学习开源框架Tensorflow。本文简述一下深度学习的入门例子MNIST。 深度学习简单介绍 首先要简单区别几个概念：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。这几个词应该是出现的最为频繁 ...

人工神经网络(ANN)介绍 生物神经元 人脑有数十亿个神经元。神经元是人脑中相互连接的神经细胞，参与处理和传递化学信号和电信号。 以下是生物神经元的重要组成部分: 树突 – 从其他神经元接收信息的分支 细胞核 – 处理从树突接收到的信息 轴突 – 一种被神经元用来传递信息 ...

1. 背景: 1.1 以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...