我在 GitHub 上發現了一個極簡、入門級的神經網絡教程。它簡潔易懂能用一行公式說明白的道理，不多寫一句廢話 ...

【靈感來源】 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTE1NjQxMQ==&mid=2247505018&idx=3&sn=3d79356 ...

感知器作為人工神經網絡中最基本的單元，有多個輸入和一個輸出組成。雖然我們的目的是學習很多神經單元互連的網絡，但是我們還是需要先對單個的神經單元進行研究。 感知器算法的主要流程： 　　首先得到n個輸入，再將每個輸入值加權，然后判斷感知器輸入的加權和最否達到某一閥值v，若達到，則通過sign函數 ...

人工神經網絡 什么是人工神經網絡？ 我們先從他的結構談起 說明： 通常一個神經網絡由一個input layer，多個hidden layer和一個output layer構成。圖中圓圈可以視為一個神經元（又可以稱為感知器）設計神經網絡的重要工作是設計hidden layer，及神經 ...

機器學習基礎會更好地幫助理解本文。 　　神經網絡是一種模擬人腦的神經網絡以期能夠實現類人工智能的機器學習技 ...

①人工神經網絡(ANN)為廣泛連接的巨型系統。神經科學研究表明，人類中樞神經的主要部分大腦皮層由10[11]～10[12]個神經元組成，每個神經元共有10[1]～10[5]個突觸，突觸為神經元之間的結合部，決定神經元之間的連接強度與性質。這表明大腦皮層是一個廣泛連接的巨型復雜系統，ANN的連接機制 ...

目錄 一、人工神經網絡 二、生物神經網絡 三、硅基智能與碳基智能 計算機：硅基智能 人腦：碳基智能 四、MP模型 感知器——最簡單的神經網絡結構 單層感知器——無法處理異或問題 多層感知器——隱藏層 ...

一、 綜述 神經網絡領域最早是由心理學家和神經學家開創的，旨在開發和測試神經的計算機模擬。粗略地說，神經網絡是一組連接的輸入/輸出單元，其中每個連接都與一個權重相關聯。在學習階段，通過調整這些權重，能夠預測輸入元組的正確類標號。由於單元之間的連接，神經網絡學習又稱連接者學習 ...