無論即將到來的是大數據時代還是人工智能時代，亦或是傳統行業使用人工智能在雲上處理大數據的時代，作為一個有理想有追求的程序員，不懂深度學習（Deep Learning）這個超熱的技術，會不會感覺馬上就out了？現在救命稻草來了，《零基礎入門深度學習》系列文章旨在講幫助愛編程的你從零基礎達到 ...

深度學習是啥 在人工智能領域，有一個方法叫機器學習。在機器學習這個方法里，有一類算法叫神經網絡。神經網絡如下圖所示： 上圖中每個圓圈都是一個神經元，每條線表示神經元之間的連接。我們可以看到，上面的神經元被分成了多層，層與層之間的神經元有連接，而層內之間的神經元沒有連接。最左邊的層叫做輸入層 ...

深度學習 – 人工神經元 關於人工神經元，前面章節稍微提過，本章將詳細討論。 生物神經元 人腦有數十億個神經元。神經元是人腦中相互連接的神經細胞，參與處理和傳遞化學信號和電信號。樹突是從其他神經元接收信息的分枝。 細胞核處理從樹突接收到的信息。軸突是一種神經細胞用來傳遞信息的生物電 ...

感知器介紹 感知機（英語：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就職於Cornell航空實驗室(Cornell Aeronautical Laboratory)時所發明的一種人工神經網絡。它可以被視為一種最簡單形式的前饋式人工神經網絡，是一種二元線性分類器 ...

感知器 感知器以一個實數值向量作為輸入，計算這些輸入的線性組合，然后如果結果大於某個閾值就輸出1 ，否則輸出-1 。 更精確地，如果輸入為x，那么感知器計算的輸出為： 其中每一個w i 是一個實數常量，或叫做權值（weight ），用來決定輸入xi 對感知器輸出的貢獻率。 請注意 ...

一、計算機和人相互依存 當今社會，計算機在我們的生活和工作中扮演着重要的角色，人類使用計算機幫助他們進行大量的計算，通過計算機讓每個人相互通信等等。但時代的進步讓我們對計算機的要求越來越高，人類希望 ...

最近在看機器學習相關的書籍，順便把每天閱讀的部分寫出來和大家分享，共同學習探討一起進步！作為機器學習的第一篇博客，我准備從感知器開始，之后會慢慢更新其他內容。 在實現感知器算法前，我們需要先了解一下神經元（neuron）的工作原理，神經元有很多樹突和一個軸突，樹突（Dendrites ...

一、激活函數 二、線性回歸與梯度下降 三、矩陣乘法 一、激活函數 在第一節中我們了解到，神經元不是單純線性的，線性函數是只要有輸入\(x\)，必定會有一個輸出\(y\ ...