學習方式 根據數據類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方式。在機器學習領域，有幾種主要的學習方式。將算法按照學習方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據輸入數據來選擇最合適的算法來獲得最好 ...

1、什么是人工神經網絡(ANN) 人工神經網絡的靈感來自其生物學對應物。生物神經網絡使大腦能夠以復雜的方式處理大量信息。大腦的生物神經網絡由大約1000億個神經元組成，這是大腦的基本處理單元。神經元通過彼此之間巨大的連接（稱為突觸）來執行其功能。人腦大約有100萬億個突觸，每個神經 ...

人工神經網絡由一系列神經元組成: 每個神經元都代表了一個特定的線性函數： 每個單元都會進行以下的計算過程： ini = ΣWj,iaj ai = g(ini) 通過調整每一個神經元的權值W，可以使得整個神經網絡非常好的擬合數據。 激活函數 每個神經元中都有一個激活函數，通常 ...

首先要簡單區別幾個概念：人工智能，機器學習，深度學習，神經網絡。這幾個詞應該是出現的最為頻繁的，但是他們有什么區別呢？ 人工智能：人類通過直覺可以解決的問題，如：自然語言理解，圖像識別，語音識別等，計算機很難解決，而人工智能就是要解決這類問題。 機器學習：機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力 ...

人工智能，機器學習，深度學習，神經網絡 要說2017年什么技術最火爆，無疑是google領銜的深度學習開源框架Tensorflow。本文簡述一下深度學習的入門例子MNIST。 深度學習簡單介紹 首先要簡單區別幾個概念：人工智能，機器學習，深度學習，神經網絡。這幾個詞應該是出現的最為頻繁 ...

人工神經網絡(ANN)介紹 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。 以下是生物神經元的重要組成部分: 樹突 – 從其他神經元接收信息的分支 細胞核 – 處理從樹突接收到的信息 軸突 – 一種被神經元用來傳遞信息 ...

1. 背景: 1.1 以人腦中的神經網絡為啟發，歷史上出現過很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...