深度学习 – 自适应线性单元 如前所述，在 20 世纪 50 年代，感知器 (Rosenblatt, 1956, 1958) 成为第一个能根据每个类别的输入样本来学习权重的模型。约在同一时期，自适应线性单元 (adaptive linearelement, ADALINE) 简单地返回函数 f ...

人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顾名思义用计算机来构造复杂的，拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现 ...

深度学习 – 多层神经网络 单层网络 先回顾一下单层网络，即一个神经元（自适应线性单元），如下图所示。 可以使用梯度下降法训练模型，确定权重与偏置。 多层神经网络历史 深度学习涉及训练多层神经网络，也称为深度神经网络。 在20世纪50年代Rosenblatt感知器被开发 ...

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 ...

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到 ...

深度学习是啥 在人工智能领域，有一个方法叫机器学习。在机器学习这个方法里，有一类算法叫神经网络。神经网络如下图所示： 上图中每个圆圈都是一个神经元，每条线表示神经元之间的连接。我们可以看到，上面的神经元被分成了多层，层与层之间的神经元有连接，而层内之间的神经元没有连接。最左边的层叫做输入层 ...

未来将是人工智能和大数据的时代，是各行各业使用人工智能在云上处理大数据的时代，深度学习将是新时代的一大利器，在此我将从零开始记录深度学习的学习历程。 我希望在学习过程中做到以下几点： 了解各种神经网络设计原理。 掌握各种深度学习算法的python编程实现。 运用深度 ...

线性回归 数学中的回归是指，现实中的变量之间存在一种函数关系，通过一批样本数据找出这个函数关系，即通过样本数据回归到真实的函数关系。 线性回归/Linear Regression是指，一些变量之间 ...